CN112129725A - 一种基于光谱校正的车载植物养分光谱检测仪 - Google Patents
一种基于光谱校正的车载植物养分光谱检测仪 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112129725A CN112129725A CN202010922275.6A CN202010922275A CN112129725A CN 112129725 A CN112129725 A CN 112129725A CN 202010922275 A CN202010922275 A CN 202010922275A CN 112129725 A CN112129725 A CN 112129725A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- spectrum
- spectral
- detector
- correction
- spectrometer
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 title claims abstract description 56
- 238000012937 correction Methods 0.000 title claims abstract description 28
- 235000015097 nutrients Nutrition 0.000 title claims abstract description 26
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 31
- 239000000523 sample Substances 0.000 claims abstract description 23
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 claims description 18
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 15
- WSMYVTOQOOLQHP-UHFFFAOYSA-N Malondialdehyde Chemical compound O=CCC=O WSMYVTOQOOLQHP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 7
- 229940118019 malondialdehyde Drugs 0.000 claims description 6
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 claims description 6
- 238000009795 derivation Methods 0.000 claims description 4
- 238000012843 least square support vector machine Methods 0.000 claims description 4
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 4
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 3
- 238000009499 grossing Methods 0.000 claims description 3
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims description 3
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims 2
- 244000037666 field crops Species 0.000 abstract description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 6
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 4
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 4
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 229930002875 chlorophyll Natural products 0.000 description 3
- 235000019804 chlorophyll Nutrition 0.000 description 3
- ATNHDLDRLWWWCB-AENOIHSZSA-M chlorophyll a Chemical compound C1([C@@H](C(=O)OC)C(=O)C2=C3C)=C2N2C3=CC(C(CC)=C3C)=[N+]4C3=CC3=C(C=C)C(C)=C5N3[Mg-2]42[N+]2=C1[C@@H](CCC(=O)OC\C=C(/C)CCC[C@H](C)CCC[C@H](C)CCCC(C)C)[C@H](C)C2=C5 ATNHDLDRLWWWCB-AENOIHSZSA-M 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 235000016709 nutrition Nutrition 0.000 description 2
- 230000001863 plant nutrition Effects 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 208000019901 Anxiety disease Diseases 0.000 description 1
- 238000002835 absorbance Methods 0.000 description 1
- 230000036506 anxiety Effects 0.000 description 1
- 238000001311 chemical methods and process Methods 0.000 description 1
- 239000003153 chemical reaction reagent Substances 0.000 description 1
- 238000012569 chemometric method Methods 0.000 description 1
- 230000033310 detection of chemical stimulus Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000003912 environmental pollution Methods 0.000 description 1
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 description 1
- 230000004720 fertilization Effects 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 238000001917 fluorescence detection Methods 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 238000011545 laboratory measurement Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 239000000049 pigment Substances 0.000 description 1
- 230000037039 plant physiology Effects 0.000 description 1
- 102000004169 proteins and genes Human genes 0.000 description 1
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 description 1
- 238000000985 reflectance spectrum Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 230000003938 response to stress Effects 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
- 239000002904 solvent Substances 0.000 description 1
- 238000012306 spectroscopic technique Methods 0.000 description 1
- 238000004611 spectroscopical analysis Methods 0.000 description 1
- 238000010183 spectrum analysis Methods 0.000 description 1
- 238000002834 transmittance Methods 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
- G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
- G01N21/35—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light
- G01N21/3563—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light for analysing solids; Preparation of samples therefor
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/01—Arrangements or apparatus for facilitating the optical investigation
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/01—Arrangements or apparatus for facilitating the optical investigation
- G01N2021/0106—General arrangement of respective parts
- G01N2021/0112—Apparatus in one mechanical, optical or electronic block
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
- G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
- G01N21/35—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light
- G01N2021/3595—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light using FTIR
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N2201/00—Features of devices classified in G01N21/00
- G01N2201/02—Mechanical
- G01N2201/021—Special mounting in general
- G01N2201/0216—Vehicle borne
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N2201/00—Features of devices classified in G01N21/00
- G01N2201/12—Circuits of general importance; Signal processing
- G01N2201/121—Correction signals
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N2201/00—Features of devices classified in G01N21/00
- G01N2201/12—Circuits of general importance; Signal processing
- G01N2201/129—Using chemometrical methods
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
Abstract
本发明公开一种基于光谱校正的车载植物养分光谱检测仪，包括移动小车，安装在移动小车上的光谱仪、供电装置、电动云台和光谱校正模块；所述光谱仪包括一检测探头，检测探头安装在电动云台，所述电动云台可以水平面及垂直面进行转动；所述电动云台设置在三维的移动平台上，所述移动平台固定于移动小车。本发明可在对田间作物的管理中，实现快速在线对植物多种养分的检测。
Description
技术领域
本发明植物养分检测领域，具体涉及一种基于光谱校正的车载植物养分光谱检测仪。
背景技术
在作物种植中，作物响应的信息处理需要满足快速、实时的要求，达到监测植物生长发育状况，从而科学指导栽培、施肥管理工作，确保作物长势良好，提高作物品质和产量，对实践精准农业和林业具有重要的意义。而传统的检测技术通常需要在实验室中进行生化检测和分析，虽然这种方法对化学物质的检测更为准确。但也存在许多不足，如成本高、耗时费力、操作复杂、使用化学试剂容易污染环境等。以叶绿素检测为例，传统的叶绿素含量检测方法是分析化学方法，即将叶片采集到实验室，经过化学溶剂提取，再在分光光度计上测定其提取液在两个特定波长处的吸光度，根据公式计算出叶绿素的含量。该方法测量精度高,但操作繁琐、费时费力，且取样时对植株有损伤，无法满足现场快速无损的检测要求。
利用光谱学及其成像技术，可以快速、无损、准确地获取作物生理和营养信息，间接预测作物产量，监测作物生长和胁迫响应，有助于实现农业的精确化、数字化、信息化和智能化管理。目前，多种光谱技术例如近红外光谱检测法、高光谱检测法、荧光检测法等已广泛应用于植物养分检测研究。田间测量与实验室测量存在着很大的区别，要求仪器是可移动便携式的，小型手持式光谱仪可以很好地满足可移动便携的要求，但是因其体积重量等限制难以实现对环境造成的干扰进行校正，同时测量精度较低，同时人手持也容易出现焦虑改变导致结果不准确，因此需要对现有的大田植物养分光谱检测方式进一步的改进。车载扩展了光谱技术的应用领域，车载也可以更好地完善手持光谱仪所存在的测量精度问题，车载条件下可以更好地控制光谱仪检测位点，可以进一步增加环境监测传感器从而对环境造成的干扰进行校正，也可以避免由于人手动操作导致的手持光谱仪测量结果不准确。因此，基于光校正及频率校正的车载式植物养分光谱检测仪在快速实时获取大田种植作物生理及养分信息上具有很大的优势。
发明内容
本发明提供一种基于光谱校正的集成式车载植物养分光谱检测仪，可在对田间作物的管理中，实现快速在线对植物多种养分的检测。
本发明利用车载光谱技术快速、无损、有效对植物养分进行检测分析。首先建立好植物多种养分的光谱分析模型，田间检测时调整导轨将检测探头移动到合适位置，利用电动云平台调整探头角度，使其对准所要检测的叶片，同时检测探头上搭载的微型激光测距仪记录此时距离叶片的距离。获取植物叶片反射光谱的同时利用光照传感器获取对应的环境光照状况，上传到处理器中，利用快速傅里叶变化对光谱进行校正，校正后的光谱利用已经建好的模型进行预测，预测结果输出到显示器上，此时便获得了所测叶片的养分信息。
本发明所采用的具体技术方案如下：
一种基于光谱校正的车载植物养分光谱检测仪，包括移动小车，安装在移动小车上的光谱仪、供电装置、电动云台和光谱校正模块；
所述光谱仪包括一检测探头，检测探头安装在电动云台，所述电动云台可以水平面及垂直面进行转动；
所述电动云台设置在三维的移动平台上，所述移动平台固定于移动小车。
优选的，所述移动平台的驱动机构包括左右移动组件、上下移动组件和前后移动组件，共同配合组成三维驱动机构。
优选的，所述左右移动组件、上下移动组件和前后移动组件的结构相同，均包括导轨、滑块和控制器，控制器驱动滑块沿导轨运动，实现单轴方向的移动。
优选的，所述光谱仪的检测探头上安装有激光测距仪，用于获取探头到叶片的距离。
优选的，所述光谱校正模块用于校正采集的光谱数据。
优选的，所述光谱校正模块对采集的光谱数据先利用Matlab进行仿真，采样频率大于2*80K，并光谱数据进行FFT变化，对变化后的数据进行滤波，滤波后的数据进行快速傅立叶反变换，得到校正后的光谱。
优选的，车载植物养分光谱检测仪的处理过程如下：
采集植物叶片光谱，经过平滑、变量标准化、一阶及二阶求导、去趋势等预处理后，建立了丙二醛预测的偏最小二乘法模型，将PLS提取的有效特征变量和连续投影算法提取的有效波长作为最小二乘-支持向量机的输入变量，分别建立了LV-LS-SVM和SPA-LS-SVM模型，以预测集的预测相关系数、预测标准偏差作为模型评价指标。
本发明用于研究植物养分快速检测，具有对环境光校正及频率校正的功能。光谱检测探头可以全方位移动并灵活的调整，同时可以控制探头对叶片的焦距。相比传统的检测方式以及手持式光谱仪，基于光谱校正的车载式植物养分光谱检测仪操作更加方便快捷，结果也更为准确，能够及时的对植物生理及营养信息进行分析。
附图说明
图1为本发明整体结构图；
图2为植物叶片近红外反射光谱图及基于不同方法的丙二醛含量光谱模型；
图3为基于太赫兹透过率光谱图。
图中，1、光谱仪；2、左右移动组件；3、检测探头；4、电动云台；5、上下移动组件；6、前后移动组件；7、光照传感器；8、供电装置；9、移动小车。
具体实施方式
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明并不限于下面公开的具体实施例的限制。
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
本实施例的车载光谱仪整体结构如图1所示，包括移动小车9，安装在移动小车9上的光谱仪1、供电装置8、电动云台4和光谱校正机构。
整个车载装置包括搭载的光谱仪1，光谱仪1的检测探头3上安装一个微型的激光测距仪，可以获取探头到叶片的距离，从而利于调整探头的位置及角度。将检测探头3固定在电动云台4上，云台可以水平面及垂直面进行转动，可以灵活地将检测器调整到想要的方向，同时整个云台固定在一个移动平台上，可以在水平和竖直方向进行移动，将探头送到合适的位置。供电装置8为整个***提供电力。
移动平台的驱动机构包括左右移动组件2、上下移动组件5和前后移动组件6，共同配合组成三维驱动装置。左右移动组件2、上下移动组件5和前后移动组件6的结构基本相同，均包括导轨、滑块和控制器，控制器驱动滑块沿导轨运动，从而实现单轴方向的移动。
进行检测前，需要获取大量的植物叶片光谱，并与通过化学分析获得的结果通过化学计量学方法进行建模，如图2所示，为植物中丙二醛含量的建模示意图，对作物叶片样本进行光谱扫描，建模样本与验证样本以3:1进行建模。经过平滑、变量标准化、一阶及二阶求导、去趋势等预处理后,建立了丙二醛预测的偏最小二乘法(PLS)模型。将PLS提取的有效特征变量(LV)和连续投影算法(SPA)提取的有效波长作为最小二乘-支持向量机(LS-SVM)的输入变量，分别建立了LV-LS-SVM和SPA-LS-SVM模型。以预测集的预测相关系数(r)，预测标准偏差(RMSEP)作为模型评价指标。结果表明，叶片中丙二醛含量预测的最优模型为LV-LS-SVM模型，LV-LS-SVM在去趋势处理后的预测效果为r＝0.9999，RMSEP＝0.5302；在二阶求导处理后的预测效果为r＝0.9999，RMSEP＝0.3957。说明应用光谱技术检测油菜叶片中丙二醛的含量是可行的，并能获得满意的预测精度。植物体中其他物质例如可溶性蛋白质以及色素等都可以通过类似的方法进行建模。后面输出的检测结果是基于此模型的，建模的样本量越多越好，模型更加可靠，预测结果更为准确。
如图3所示，光谱校正装置，利用FFT-DSP进行光谱校正。数字信号处理器(DSP)是一种可编程的高性能处理。处理器中集成有高速的乘法器硬件，能快速地进行大量数据的乘法和加法运算，多数芯片都能在一个指令周期内完成一次乘法和一次加法。由于采集到光谱噪声大，对数据处理存在极大干扰，经过示波器测量，发现噪声频率主要集中在80kHz，应用FFT－DSP滤波，去除高频噪声。先利用Matlab进行仿真，采样频率大于2*80K，首先对光谱数据进行FFT变化，对变化后的数据进行滤波，滤波后的数据进行快速傅立叶反变换(IFFT)，得到校正后的光谱。将光谱输入到模型中进行预测，从而获得需要的植物营养预测结果。
以上所述仅为本发明的较佳实施举例，并不用于限制本发明，凡在本发明精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种基于光谱校正的车载植物养分光谱检测仪，其特征在于，包括移动小车，安装在移动小车上的光谱仪、供电装置、电动云台和光谱校正模块；
所述光谱仪包括一检测探头，检测探头安装在电动云台，所述电动云台可以水平面及垂直面进行转动；
所述电动云台设置在三维的移动平台上，所述移动平台固定于移动小车。
2.根据权利要求1所述的基于光谱校正的车载植物养分光谱检测仪，其特征在于，所述移动平台的驱动机构包括左右移动组件、上下移动组件和前后移动组件，共同配合组成三维驱动机构。
3.根据权利要求2所述的基于光谱校正的车载植物养分光谱检测仪，其特征在于，所述左右移动组件、上下移动组件和前后移动组件的结构相同，均包括导轨、滑块和控制器，控制器驱动滑块沿导轨运动，实现单轴方向的移动。
4.根据权利要求1所述的基于光谱校正的车载植物养分光谱检测仪，其特征在于，所述光谱仪的检测探头上安装有激光测距仪，用于获取探头到叶片的距离。
5.根据权利要求1所述的基于光谱校正的车载植物养分光谱检测仪，其特征在于，所述光谱校正模块用于校正采集的光谱数据。
6.根据权利要求5所述的基于光谱校正的车载植物养分光谱检测仪，其特征在于，所述光谱校正模块对采集的光谱数据先利用Matlab进行仿真，采样频率大于2*80K，并光谱数据进行FFT变化，对变化后的数据进行滤波，滤波后的数据进行快速傅立叶反变换，得到校正后的光谱。
7.根据权利要求1所述的基于光谱校正的车载植物养分光谱检测仪，其特征在于，车载植物养分光谱检测仪的处理过程如下：
采集植物叶片光谱，经过平滑、变量标准化、一阶及二阶求导、去趋势等预处理后，建立了丙二醛预测的偏最小二乘法模型，将PLS提取的有效特征变量和连续投影算法提取的有效波长作为最小二乘-支持向量机的输入变量，分别建立了LV-LS-SVM和SPA-LS-SVM模型，以预测集的预测相关系数、预测标准偏差作为模型评价指标。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010922275.6A CN112129725A (zh) | 2020-09-04 | 2020-09-04 | 一种基于光谱校正的车载植物养分光谱检测仪 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010922275.6A CN112129725A (zh) | 2020-09-04 | 2020-09-04 | 一种基于光谱校正的车载植物养分光谱检测仪 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN112129725A true CN112129725A (zh) | 2020-12-25 |
Family
ID=73847274
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202010922275.6A Pending CN112129725A (zh) | 2020-09-04 | 2020-09-04 | 一种基于光谱校正的车载植物养分光谱检测仪 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN112129725A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2022141193A1 (zh) * | 2020-12-30 | 2022-07-07 | 广东视场科技有限公司 | 一种基于无人车平台的作物多光谱采集分析*** |
| CN115226689A (zh) * | 2022-06-27 | 2022-10-25 | 无锡职业技术学院 | 基于农作物表型监测反馈的大田精确喷雾装置及控制方法 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101118719A (zh) * | 2007-08-29 | 2008-02-06 | 浙江大学 | 用于检测显示屏光色性能的龙门式四维自动测量台 |
| CN104568779A (zh) * | 2015-01-17 | 2015-04-29 | 华东交通大学 | 田间玉米植株叶片丙二醛含量检测装置和方法 |
| CN106054844A (zh) * | 2016-07-12 | 2016-10-26 | 河海大学 | 一种农业智能远程管理*** |
| CN107748140A (zh) * | 2017-10-19 | 2018-03-02 | 中国矿业大学(北京) | 一种野外高光谱快速测量*** |
-
2020
- 2020-09-04 CN CN202010922275.6A patent/CN112129725A/zh active Pending
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101118719A (zh) * | 2007-08-29 | 2008-02-06 | 浙江大学 | 用于检测显示屏光色性能的龙门式四维自动测量台 |
| CN104568779A (zh) * | 2015-01-17 | 2015-04-29 | 华东交通大学 | 田间玉米植株叶片丙二醛含量检测装置和方法 |
| CN106054844A (zh) * | 2016-07-12 | 2016-10-26 | 河海大学 | 一种农业智能远程管理*** |
| CN107748140A (zh) * | 2017-10-19 | 2018-03-02 | 中国矿业大学(北京) | 一种野外高光谱快速测量*** |
Non-Patent Citations (5)
| Title |
|---|
| 吴丽华等: "《网络数字媒体技术在生物多样性数字博物馆中的应用研究》", 31 July 2013, 国防工业出版社 * |
| 孔汶汶等: "基于近红外光谱技术的油菜叶片丙二醛含量快速检测方法研究", 《光谱学与光谱分析》 * |
| 庞小平等: "《遥感制图与应用》", 30 June 2016, 测绘出版社 * |
| 王懋华: "《精细农业》", 30 June 2011, 中国农业大学出版社 * |
| 郝爱花: "《光信息实验教程》", 30 September 2011, 西安电子科技大学出版社 * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2022141193A1 (zh) * | 2020-12-30 | 2022-07-07 | 广东视场科技有限公司 | 一种基于无人车平台的作物多光谱采集分析*** |
| CN115226689A (zh) * | 2022-06-27 | 2022-10-25 | 无锡职业技术学院 | 基于农作物表型监测反馈的大田精确喷雾装置及控制方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN101915738B (zh) | 基于高光谱成像技术的茶树营养信息快速探测方法及装置 | |
| CN101382488B (zh) | 利用可见-近红外漫反射光谱技术检测茶鲜叶氮含量的方法 | |
| CN101915744B (zh) | 物质成分含量的近红外光谱无损检测方法及装置 | |
| CN104931470B (zh) | 一种基于荧光高光谱技术的农药残留检测装置及检测方法 | |
| CN112129725A (zh) | 一种基于光谱校正的车载植物养分光谱检测仪 | |
| CN101881725B (zh) | 基于反射光谱的大棚作物生长状况自动监测*** | |
| CN101210875A (zh) | 基于近红外光谱技术的无损测量土壤养分含量的方法 | |
| CN100357725C (zh) | 近红外技术快速检测牛肉嫩度的方法和装置 | |
| CN101308086A (zh) | 基于近红外光谱技术的水果内部品质在线检测方法及装置 | |
| CN111488926B (zh) | 一种基于优化模型的土壤有机质测定方法 | |
| CN109374573A (zh) | 基于近红外光谱分析的黄瓜表皮农药残留识别方法 | |
| WO2017084119A1 (zh) | 一种具有无测点温度补偿功能的近红外物性参数测量方法 | |
| CN104111234A (zh) | 基于近红外光谱技术的生物质基础特性在线检测方法及装置 | |
| CN106950183A (zh) | 一种基于光谱技术的便携式土壤养分检测装置 | |
| CN102841063B (zh) | 一种基于光谱技术的生物炭溯源鉴别方法 | |
| CN102798601A (zh) | 一种土壤有机质检测装置以及检测方法 | |
| US9335258B2 (en) | System and method of retrieving mass density distributions and thermal profiles from the atmosphere to identify molecular constituents that may absorb spectral energy | |
| CN114169165B (zh) | 一种三波段植被指数估算镉胁迫下水稻叶绿素的模型方法 | |
| CN201780267U (zh) | 一种基于反射光谱的大棚作物生长状况自动监测*** | |
| CN102788796B (zh) | 基于高光谱图像及荧光图像多信息融合的作物氮营养诊断装置及方法 | |
| CN114112978A (zh) | 原位红外光谱检测结晶过程溶液浓度的小波函数标定建模方法 | |
| CN117405625A (zh) | 一种基于云平台的湿地土壤质量检测***及方法 | |
| Zhang-Quan et al. | Mapping of total carbon and clay contents in glacial till soil using on-the-go near-infrared reflectance spectroscopy and partial least squares regression | |
| CN208476785U (zh) | 一种适用于水产品重金属检测的激光诱导击穿光谱检测装置 | |
| Huang et al. | Estimation of chlorophyll content in pepper leaves using spectral transmittance red-edge parameters |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20201225 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |