文献类型： 中文期刊

作者： 张晓东 ¹ ; 段朝晖 ¹ ; 毛罕平 ¹ ; 高洪燕 ¹ ; 石强 ¹ ; 王亚飞 ¹ ; 沈宝国 ² ; 张馨 ³ ;

作者机构： 1.江苏大学农业工程学院

2.江苏航空职业技术学院

3.北京农业智能装备技术研究中心

关键词： 水分;光谱;番茄叶片;太赫兹光谱;水分胁迫;特征提取;融合模型

期刊名称： 农业工程学报

ISSN： 1002-6819

年卷期： 2021 年 015 期

页码： 121-128

收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 快速检测番茄水分胁迫状态,对于科学有效地进行番茄的水肥管理,保障和提高番茄的产量和品质具有重要意义。该研究利用太赫兹光谱对水分极为敏感的特性,提出了基于太赫兹光谱技术的番茄水分胁迫状态的快速检测方法。试验利用太赫兹光谱系统获取不同水分胁迫番茄叶片的功率谱、吸光度及透射率频谱数据。采用（Savitzky-Golay,SG）算法对数据进行降噪,利用稳定性竞争自适应重加权（Stability Competitive Adaptive Reweighted Sampling, SCARS）算法进行了多维特征频段的提取;在此基础上,建立了叶片含水率功率谱、吸光度及透射率等单一维度下的多元线性回归（Multiple Linear Regression, MLR）模型。结果表明,太赫兹功率谱和吸光度与叶片含水率之间呈负相关;而透射率则随水分胁迫程度的提高逐渐升高,呈正相关。为了进一步提高模型的精度,使用支持向量机（Support Vector Machines, SVM）在融合3种维度太赫兹特征的基础上,建立了番茄含水率的融合预测模型,结果表明,预测集R2达到0.951 4,RMSE为0.366 8,均高于单一维度检测模型,实现了番茄水分的快速检测。