针对传统的玉米植株性状测量方法存在主观性强、劳动强度大、有损伤等问题,提出了基于运动恢复结构(Structure from motion,SfM)的户外玉米植株三维重建方法,并提取了株高、单株最小包围盒体积、茎粗、叶面积、叶片数、叶夹角等11个性...针对传统的玉米植株性状测量方法存在主观性强、劳动强度大、有损伤等问题,提出了基于运动恢复结构(Structure from motion,SfM)的户外玉米植株三维重建方法,并提取了株高、单株最小包围盒体积、茎粗、叶面积、叶片数、叶夹角等11个性状参数。采用前期研制的小车,在户外采集不同视角下的玉米植株图像(采集间距为5~6 cm),基于SfM算法获取玉米植株三维点云;运用直通滤波、圆柱拟合和条件欧氏聚类算法自动分割单株、茎秆和叶片等点云数据,基于距离最值遍历、三角面片化等算法实现株高、茎粗、叶面积等11个性状的准确、无损测量。结果表明,与人工测量值相比,测得的株高、茎粗和叶面积的平均绝对百分比误差分别为3.163%、4.760%和19.102%,均方根误差分别为3.557 cm、1.540 mm、48.163 cm2,决定系数分别为0.970、0.842、0.901。研究表明,本文方法适用于作物表型户外测量,为表型研究提供了一种新的作物表型户外测量方法,同时还证明,株高和单株最小包围盒体积可以显著区分低地上部生物量玉米植株和高地上部生物量玉米植株。展开更多
相对于传统生化测定方法,基于近红外光谱(Near infrared spectroscopy,NIRS)玉米籽粒蛋白质含量检测是一种快速、非破坏、且适用于多组分同时检测的新方法。但在建模过程中,由于奇异数据(异常值)的存在会影响近红外光谱模型的预测精度...相对于传统生化测定方法,基于近红外光谱(Near infrared spectroscopy,NIRS)玉米籽粒蛋白质含量检测是一种快速、非破坏、且适用于多组分同时检测的新方法。但在建模过程中,由于奇异数据(异常值)的存在会影响近红外光谱模型的预测精度和稳定性,我们采用奇异数据筛选法剔除了玉米籽粒近红外光谱中的奇异数据并建立了玉米籽粒蛋白质含量的偏最小二乘支持向量机(Least squares support vector machine,LS-SVM)模型。本文分别采用杠杆值法(Leverage)、半数重采样法(Resampling by Half-Mean,RHM)和蒙特卡洛采样法(Monte-Carlo Sampling,MCS)剔除了玉米籽粒蛋白质光谱数据中的奇异数据并对模型结果进行比较。在剔除奇异数据的基础上,采用偏最小二乘回归法(Partial least squares regression,PLSR)提取主成分,并基于小生境蚁群算法(Niche ant colony algorithm,NACA)优化偏最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型参数(γ和σ2),建立基于LS-SVM的玉米籽粒蛋白质定量分析模型。结果表明,采用3种奇异数据筛选法剔除奇异数据后所建LS-SVM模型的预测结果都优于采用原光谱数据所建模型,相比较而言,蒙特卡洛采样法为基于近红外光谱检测玉米籽粒蛋白质的最佳奇异数据筛选法。展开更多
基金国家高技术研究发展计划(863计划2013AA102403)+1 种基金华中农业大学博士启动基金(项目编号:2662014BQ038)Fundamental Research Funds for the Central Universities(2012ZYTS023)
文摘相对于传统生化测定方法,基于近红外光谱(Near infrared spectroscopy,NIRS)玉米籽粒蛋白质含量检测是一种快速、非破坏、且适用于多组分同时检测的新方法。但在建模过程中,由于奇异数据(异常值)的存在会影响近红外光谱模型的预测精度和稳定性,我们采用奇异数据筛选法剔除了玉米籽粒近红外光谱中的奇异数据并建立了玉米籽粒蛋白质含量的偏最小二乘支持向量机(Least squares support vector machine,LS-SVM)模型。本文分别采用杠杆值法(Leverage)、半数重采样法(Resampling by Half-Mean,RHM)和蒙特卡洛采样法(Monte-Carlo Sampling,MCS)剔除了玉米籽粒蛋白质光谱数据中的奇异数据并对模型结果进行比较。在剔除奇异数据的基础上,采用偏最小二乘回归法(Partial least squares regression,PLSR)提取主成分,并基于小生境蚁群算法(Niche ant colony algorithm,NACA)优化偏最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型参数(γ和σ2),建立基于LS-SVM的玉米籽粒蛋白质定量分析模型。结果表明,采用3种奇异数据筛选法剔除奇异数据后所建LS-SVM模型的预测结果都优于采用原光谱数据所建模型,相比较而言,蒙特卡洛采样法为基于近红外光谱检测玉米籽粒蛋白质的最佳奇异数据筛选法。
