基于加权随机森林的番茄氮元素缺乏分级模型研究
2021-12-07赵奇慧孟繁佳
农业机械学报 2021年11期
李 莉 蓝 天 赵奇慧 孟繁佳
(1.中国农业大学农业信息获取技术农业农村部重点实验室, 北京 100083;2.中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室, 北京 100083)
0 引言
基质栽培番茄的氮元素含量直接影响番茄生长状况和果实品质。番茄苗期、花期、果期3个时期的正常生长对氮元素含量有不同的需求[1-4]。其中花期最容易产生氮元素缺乏现象,原因是这一阶段既需要完成第1花序开花坐果,又需要保证植株茎干和叶片生长以及第2、3花序开花,因此需要在花期进行实时监测以保障番茄的正常生长[5-10]。
通过叶绿素含量、叶片光谱数据等参数结合叶片颜色、形状特征能很好地判别氮元素缺乏程度[11-18]。胡昊等[19]利用手持式GreenSeeker型作物传感器和SPAD-502型叶绿素仪分析不同氮处理条件下冬小麦叶片SPAD和冠层NDVI,结果表明三者相关系数均很高。郑一力等[20]采用波段为350~2 500 nm的地物光谱仪获取金镶玉竹叶片光谱数据,对比4种估测模型校验,结果表明在光谱反射率的对数一阶微分变化下,采用拓扑结构为6-10-1的基于主成分分析的BP神经网络估测模型,校验环节决定系数为0.838,均方根误差为0.045 2。王远等[21]利用数码相机依据水稻数字图像绿色通道和红色通道差值设定阈值对图像进行分割,分割后图像中提取的红光标准化NRI与SPAD值、叶片含氮量相关系数达到-0.87和-0.65。基于光谱学判断植物组织氮含量设备价格昂贵,测量过程易受环境光线因素制约。
CHEN等[22]基于静态扫描技术获取稻米叶……
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