基于光谱技术的大豆营养信息诊断及其变量施肥系统研究

论文摘要

本文在综述国内外已有文献资料的基础上,研究了利用光谱分析仪器诊断植株营养状况的可靠方法,建立了基于光谱特征参数的变量施肥决策数据库,开展了大豆结荚期的液态肥追施研究工作。首先,利用MSR16R多光谱仪进行了大豆成熟期冠层光谱的检测,首次采用倒高斯红边光学模型（IG模型）求取红边振幅,建立其与大豆氮含量的S型函数模型,连续统去除方法得到660nm波段的吸收深度,建立了吸收深度估测钾含量的指数方程,经检验,模型具有一定的可靠性和实用性,得到了红光波段可以作为预测氮素和钾素含量敏感波段这一结论。然后,利用基于光谱特征参数的营养诊断模型估测了试验小区大豆氮、钾素的含量,判断出每个地块的营养水平,在此基础上采用模糊控制规则建立了变量施肥决策信息库。接着,采用AW20-5型电磁阀作为调节喷头流量变化的执行部件,在C++ Builder环境下自主编制了变量施肥系统软件V1.0,实现了利用PWM脉宽调制技术控制电磁阀不同开闭状态的目的。最后,研制了变量施肥试验样机,进行了田间变量施肥的试验。本文的研究为今后进行在线营养检测指导变量施肥提供了切实可行的理论和实践经验。

论文目录

• 提要
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 课题研究目的及意义
• 1.3 作物营养信息获取技术的国内外研究进展
• 1.3.1 基于光谱遥感技术的作物信息获取技术
• 1.3.2 基于图像分析技术的作物信息获取技术
• 1.3.3 基于红外成像技术的作物信息获取技术
• 1.4 遥感数据支持下的变量施肥技术国内外研究进展
• 1.4.1 变量施肥的实施方式
• 1.4.2 基于遥感技术的变量施肥发展概述
• 1.5 本文的主要研究内容
• 第二章 试验设计与仪器设备
• 2.1 试验小区介绍
• 2.2 研究试验总体安排
• 2.3 前期营养信息采集试验设备
• 2.3.1 MSR-16R 型便携式多光谱仪及其工作原理
• 2.3.2 CM1000 叶绿素计
• 2.4 后期大豆叶面喷施液态肥的实施装置
• 2.4.1 化肥的选择和配给
• 2.4.2 变量施肥机的部件
• 2.5 本章小结
• 第三章 基于反射光谱特征的大豆氮、钾素含量诊断模型建立
• 3.1 实验方法和样本采集
• 3.1.1 光谱数据采集
• 3.1.2 农学参数测定
• 3.2 光谱分析和数据利用
• 3.2.1 大豆作物冠层光谱特征分析
• 3.2.2 敏感波段的选择
• 3.2.3 红边斜率（红边振幅）与全氮含量相关性分析
• 3.2.4 660nm 波段处光谱吸收深度与全钾含量关系
• 3.3 模型检验
• 3.4 小结
• 第四章 基于模糊理论的变量施肥决策数据库建立
• 4.1 模糊控制基本原理
• 4.1.1 模糊控制系统组成
• 4.1.2 模糊控制器设计的基本方法
• 4.2 变量施肥模糊决策系统设计
• 4.2.1 变量施肥系统输入、输出量的模糊化
• 4.2.2 模糊隶属函数的确定
• 4.2.3 模糊控制规则的建立
• 4.2.4 变量施肥输出量的解模糊化
• 4.2.5 基于光谱特征参数的变量施肥模糊决策建立
• 4.3 小结
• 第五章 变量施肥系统研究
• 5.1 变量施肥系统组成原理
• 5.2 PWM 控制器
• 5.2.1 PWM 流量控制原理
• 5.2.2 PWM 控制器设计
• 5.2.3 电磁阀开关性能研究
• 5.3 变量施肥控制系统软件设计
• 5.3.1 R5232 串口通讯
• 5.3.2 变量施肥控制执行软件
• 5.4 影响液体肥流量的因素研究
• 5.4.1 研究方案
• 5.4.2 各项考察因素及水平的确定
• 5.4.3 试验总体方案及结果分析
• 5.4.4 液体肥料流量与占空比的对应关系
• 5.5 田间实验及结果分析
• 5.6 本章小结
• 第六章 研究总结与应用展望
• 6.1 全文总结
• 6.2 下一步工作重点
• 参考文献
• 附录1 求取吸收特征峰程序
• 附录2 变量施肥控制执行软件程序
• 攻读博士学位期间发表的学术论文及其他成果
• 摘要
• Abstract
• 致谢
• 导师及作者简介