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基于近红外光谱的设施栽培水果黄瓜磷元素亏缺初期快速诊断
摘要：磷元素(P)亏缺初期,水果黄瓜植株根部叶片出现小斑点,其症状的外观特征与健康植株根部叶片老化初期类似,难以用肉眼或者计算机图像处理技术识别.本文根据近红外光谱能够反映叶片组织中有机物组分的差异,运用近红外光谱技术对水果黄瓜植株磷元素亏缺进行了快速诊断研究.精确控制营养液中磷元素含量,通过设施栽培方式培养缺磷植株和对照样本.近红外光谱仪采集了90片叶子的原始光谱(60片作为训练集,30片作为预测集),经光谱预处理和窗口宽度优化后均匀划分为27个子区间,分别提取每个子区间的10个主成分数据作为BP人工神经网络(BP-ANN)的输入变量,以叶片缺素情况作为输出变量,建立3层BP-ANN诊断模型.当主成分因子数为3时,第7个子区间对应的模型效果最佳,模型对缺磷叶片和正常叶片的预测准确率均达到100％.研究表明:近红外光谱技术结合BP-ANN快速诊断水果黄瓜磷元素亏缺是可行的. 作者： 石吉勇[1] 邹小波[1] 赵杰文[1] 毛罕平[2] 王开亮[1] 陈正伟[1] 黄晓玮[1] Author： SHI Ji-yong[1] ZOU Xiao-bo[1] ZHAO Jie-wen[1] MAO Han-ping[2] WANG Kai-liang[1] CHEN Zheng-wei[1] HUANG Xiao-wei[1] 作者单位： 江苏大学食品与生物工程学院,江苏镇江,212013江苏大学现代农业装备与技术重点实验室,江苏镇江,212013 期 刊： 光谱学与光谱分析 ISTICEISCIPKU Journal： Spectroscopy and Spectral Analysis 年，卷(期)： 2011, 31(12) 分类号： O657.3 关键词： 缺素诊断 近红外光谱技术 磷元素 水果黄瓜 BP人工神经网络 机标分类号： TS2 R74 机标关键词： 近红外光谱技术 设施栽培 水果黄瓜 磷元素 快速诊断 Near Infrared Spectroscopy Protected Cultivation 叶片组织 子区间 计算机图像处理技术 黄瓜植株 人工神经网络 诊断模型 近红外光谱仪 主成分因子 预测准确率 有机物组分 光谱预处理 诊断研究 栽培方式 基金项目： 国家(863计划)项目，国家自然科学基金，江苏省六大人才高峰和青蓝工程项目，国家博士后基金，优秀博士论文基金和，江苏省研究生科研创新计划项目 基于近红外光谱的设施栽培水果黄瓜磷元素亏缺初期快速诊断[期刊论文] 光谱学与光谱分析 --2011, 31(12)石吉勇 邹小波 赵杰文 毛罕平 王开亮 陈正伟 黄晓玮磷元素(P)亏缺初期,水果黄瓜植株根部叶片出现小斑点,其症状的外观特征与健康植株根部叶片老化初期类似,难以用肉眼或者计算机图像处理技术识别.本文根据近红外光谱能够反映叶片组织中有机物组分的差异,运用近红外光谱技...【基于近红外光谱的设施栽培水果黄瓜磷元素亏缺初期快速诊断】相关文章：
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