唐宁
- 作品数：6 被引量：137H指数：5
- 供职机构：中国农业大学信息与电气工程学院现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：农业科学机械工程理学更多>>
- 温室作物长势的光谱学诊断方法研究与仪器开发被引量：21
- 2006年
- 利用便携式光谱辐射仪测量了温室栽培黄瓜叶片的光谱反射率,相关分析结果表明:527和762nm是可用来预测叶片氮素含量的敏感波长。利用敏感波长处的反射率,生成了归一化颜色指数(NDCI),并建立了基于NDCI的黄瓜叶片氮素含量预测模型,模型的相关系数达到了0·881。在上述研究的基础上,开发了一种基于光导纤维的便携式作物长势诊断仪。仪器主要包括四个部分:反射光采集系统、测光单元、信号调理电路和数据采集系统。从作物表面反射的自然光经过光纤传输至光电转换单元,经滤光后得到所需要的敏感波长,光电器件将光信号转变为电信号,然后根据预测模型判别作物的生长状态。标定试验结果表明,仪器所测的光谱数据与作物叶绿素含量之间存在显著的线性关系。
- 张喜杰李民赞崔笛赵朋孙建英唐宁
- 关键词：光谱分析光纤温室
- 基于近红外光谱技术的土壤参数BP神经网络预测被引量：65
- 2008年
- 利用BP神经网络预测方法,建立了基于近红外光谱技术的土壤有机质含量和土壤全氮含量的分析模型。试验共测量了150个田间土壤样本的近红外光谱,首先采用局部加权散点图平滑滤波法对光谱曲线进行了平滑处理,然后根据对目标参数进行的聚类分析结果进一步平均了输入光谱,最后将反射光谱数据进行对数转换后与目标数据一起进行了归一化处理。对预处理后的光谱数据首先进行主成分分析,然后提取贡献率超过99.98%的主成分建立BP神经网络模型。对土壤有机质含量的分析结果:模型拟合精度为0.999,预测精度达到0.854。对于土壤全氮含量的分析结果:模型的拟合精度近似为1,预测精度达到了0.808。研究表明,基于近红外光谱技术的土壤参数BP神经网络预测模型具有较高的鲁棒性和较强的容错能力。
- 郑立华李民赞潘娈孙建英唐宁
- 关键词：光谱分析土壤有机质土壤全氮BP神经网络
- 基于光谱技术的土壤有机质快速测定仪的开发被引量：5
- 2007年
- 在理论分析的基础上设计开发了一套基于光谱技术的土壤有机质测定仪。测定仪由光学部分和电路部分组成。光学部分包括光源、传导光纤、检测室、样品盒、滤光片以及光电传感器等元器件,主要作用是:把光源的光导入土样表面、收集土壤表面的反射光、滤光、将光信号转换为电信号;电路部分包括放大电路,AD转换电路,液晶显示电路和U盘存储电路。选取三种滤光片对仪器进行了标定实验,三种滤光片的中心波长分别是530,765和850nm,被测土样有烘干土样和风干土样。试验结果表明:当滤光片中心波长为850nm时烘干土样获得最高测量精度(r2=0.930),在此条件下风干土样预测模型的决定系数为r2=0.711,虽然受水分的影响精度有所降低,但仍可满足田间快速测试的要求。
- 唐宁李民赞孙建英郑立华潘娈
- 关键词：光谱分析光纤滤光片土壤有机质
- 土壤实时分析仪研究进展
- 综述了基于光谱学理论分析土壤养分的原理,介绍了三种应用近红外技术开发的便携式、车载式以及实时的土壤快速分析设备的结构及工作原理,并提出了目前我国在土壤分析方面还存在的问题以及对今后的展望.
- 唐宁李民赞孙建英郑立华张喜杰
- 关键词：土壤养分近红外技术光谱分析精细农业
- 近红外光谱小波分析在土壤参数预测中的应用被引量：23
- 2009年
- 从田间采集了150个田间土壤样本,在分析了所有样本的土壤参数统计特征之后,对原始近红外光谱数据进行了聚类分析,分别得到了50个土壤全氮和50个土壤有机质的等价样本及其对应光谱。对样本光谱曲线进行8层Biorthogonal小波包分解,分解得到的最低低频[80]结点对应着土壤水分以及土壤质地的光谱变化趋势,最高高频[8 255]结点对应着土壤粒度、光谱仪精度等引起的高频震荡。对以上两个结点进行重构并从样本光谱曲线中剔除以上影响成分,得到了对应的土壤参数特征光谱。基于特征光谱建立了土壤参数偏最小二乘回归模型:全氮偏最小二乘预测模型的预测系数rc达到了0.960,验证系数rv达到了0.920;有机质偏最小二乘预测模型的预测系数rc达到0.922,验证系数rv达到0.883。模型精度明显提高,满足实际生产的需要。
- 郑立华李民赞潘娈孙建英唐宁
- 关键词：光谱分析土壤有机质土壤全氮小波分析
- 东北黑土的光谱特性及其与土壤参数的相关性分析被引量：38
- 2007年
- 选取我国东北黑土作为研究对象,研究其光谱特性并分析黑土主要参数与近红外光谱的相关性。通过比较东北黑土和北方潮土光谱特征的差异,显示当水分含量较高时,两种土壤的光谱特性差别不是很明显,当水分含量较低时,受土壤质地的影响,两种土壤的吸光度光谱及微分光谱均有很大差异。土壤水分值和吸收光谱有很大相关系数,土壤全氮与光谱呈现出了一定的相关性,提高土样全氮含量的方差,可以获得高的相关系数;由于黑土中有机质的含量很高,使基于土壤有机质的光谱吸收达到饱和,二者之间呈现较低的相关性。
- 孙建英李民赞唐宁郑立华
- 关键词：近红外光谱东北黑土
