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基于卷积神经网络的堆肥腐熟度预测

2019-12-13胡雪娇梅新兰陈行健徐阳春

植物营养与肥料学报 2019年11期
关键词:特征模型

薛 卫,胡雪娇,韦 中,梅新兰,陈行健,徐阳春*

(1 南京农业大学信息科学技术学院,江苏 210095;2 南京农业大学资源环境与科学学院/江苏省固体有机废弃物资源化高技术研究重点实验室,江苏 210095)

农业废弃物堆肥化利用,不仅能解决其随意弃置造成的环境污染,而且可以为农业生产提供大量的有机肥料,减少化学肥料的使用量,是保护生态环境、节约资源、发展可持续农业的重要途径[1]。在农业生产中,使用未腐熟的有机肥不仅会影响作物生长,而且还会招来地下害虫腐蚀作物根系,微生物的大量繁殖也会造成土壤缺氧增加病原体、寄生虫传播的风险[2]。堆肥生产上常采用腐熟度[3]来表示堆肥化的稳定程度。目前评价堆肥腐熟度的方法有:表观分析法、化学分析法、植物生长分析法及光谱分析法等方法[4],采用这些方法分析堆肥的腐熟状态往往时间长,实验步骤繁琐,堆肥生产上尚缺乏快速、直接的堆肥腐熟度判断方法。因此,亟需研发一种快速有效的堆肥腐熟度的评价方法,为生产实践中堆肥腐熟度的判断提供决策支持。

农业废弃物在堆肥腐熟过程中发生了复杂的生物化学反应,这些反应导致各种物理和化学性质的变化,如堆肥颜色、纹理结构、温度、含水量、C/N、腐殖质含量等[5]。在腐熟过程中,堆肥的纹理和颜色通常发生显著变化,研究表明堆肥的物理形态及颜色的改变可作为判别腐熟度的标准之一[6]。计算机图像分析法能够有效地提取纹理和颜色特征,支持分类和评估不同生物材料的状态[7-8],是农业工程问题中广泛使用的工具[9-12]。……

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