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基于无人机遥感的花生氮营养反演研究

发布时间:2024-04-13 09:26
  氮素是影响花生生长发育的重要因素之一,目前传统凯氏定氮法测定步骤繁琐且所需时间较长,而无人机遥感具有实时、灵活、低成本的特点,因此,为实现对花生氮含量的快速、无损、准确监测,本研究利用大疆精灵4号无人机搭载可见光相机,获取不同生育期的可见光影像,运用神经网络算法,建立叶片数字图像彩色信息和叶片氮含量的关系模型。结果表明,利用数字图像指标作为网络输入向量时,所构建模型的平均绝对偏差为1.5左右,且以r、g、b(r=R/(R+G+B), g=G/(R+G+B), b=B/(R+G+B))和a, b, c (a=R+G, b=R+B, c=G+B)两种组合参数拟合效果最好,平均绝对偏差为0.2左右,和真实值相差较小。通过检验发现,两种方法都能准确地预测出花生叶片氮含量,所构建模型能快速、无损地监测花生植株的肥料状况。

【文章页数】:8 页

【部分图文】:

图1本文使用DNN网络模型的结构图

图1本文使用DNN网络模型的结构图

卷积神经网络(CNN)是一种深度前馈人工神经网络,可基于梯度下降的方法进行训练得到模型参数。它是一个端到端的训练过程,不需要任何输入和输出之间精确的表达式,用已知的数据对卷积网络加以训练。相比于深度神经网络,CNN特有的卷积层和池化层可以进一步提升模型对数据的处理能力,提高模型对....


图2本文使用CNN网络模型的结构图

图2本文使用CNN网络模型的结构图

2.1施氮量对花生叶片氮含量的影响叶片氮含量是表征花生叶片的氮素状况的主要指标之一。由图3可知,两个花生品种的叶片氮素含量随施氮量的上升呈先上升后下降的趋势,花育22号在225kg/hm2处理叶片氮含量最高,而花育25号在150kg/hm2处理叶片氮含量最高。在一定范围内,....


图3施氮对花生叶片氮素含量的影响

图3施氮对花生叶片氮素含量的影响

叶片氮含量是表征花生叶片的氮素状况的主要指标之一。由图3可知,两个花生品种的叶片氮素含量随施氮量的上升呈先上升后下降的趋势,花育22号在225kg/hm2处理叶片氮含量最高,而花育25号在150kg/hm2处理叶片氮含量最高。在一定范围内,随着化肥施用量的增加,花生的氮含量提....


图4方案一真实值和预测值折线图及模型的训练过程中损失值的变化

图4方案一真实值和预测值折线图及模型的训练过程中损失值的变化

神经网络上使用回溯进行参数修正,输入的训练集的影响因子通过模型得到初步预测值,并和训练集的真实值进行比较,并依照结果进行回溯,调整模型参数使得预测值逼近真实值。训练集平均绝对偏差是一种常用的对数值预测值和真实值准确度的判断指标,神经网络的评判标准一般为平均绝对偏差,数值越小模型越....



本文编号:3952825

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