Preview

Журнал прикладной спектроскопии

Расширенный поиск
Доступ открыт Открытый доступ  Доступ закрыт Только для подписчиков

ОПТИЧЕСКИЙ МЕТОД ОБНАРУЖЕНИЯ ВОДЫ В ЛИСТЬЯХ САЛАТА

Полный текст:

Аннотация

Предложен и экспериментально протестирован метод неразрушающего контроля содержания воды в листьях салата латук, основанный на использовании комбинации спектров, RGB-изображений и температуры растительного покрова. Для сбора данных отобрано 130 образцов салата, выращенных при четырех различных уровнях содержания воды в субстрате. Для спектроскопических измерений с помощью метода частичных наименьших квадратов, использующего алгоритм обратных интервалов, выбраны пять спектральных интервалов, включающих в себя 380 точек, число которых далее уменьшено до 48 с использованием генетического алгоритма, основанного на сглаживании Савицкого–Голея и логарифмическом (1/R) преобразовании. С помощью метода последовательных проекций выбраны оптимальные для измерения длины волн 967, 1170, 1221, 1406, 1484, 1942 и 1985 нм. Тринадцать морфологических, цветовых и текстурных особенностей растений выявлены из RGB-изображений – фронтального и вида сверху. На основе сопоставления тепловых изображений исследуемых образцов с таковыми для сухих и влажных эталонных поверхностей эмпирически установлен индекс водного стресса. К спектральным данным и характеристикам изображения применен анализ главных компонент, причем для построения моделей с несколькими и одним сенсорами использован метод экстремального машинного обучения. Результаты показывают, что модель с несколькими сенсорами имеет коэффициент корреляции 0.9018, который на ~9.4 и 15.7% лучше, чем у спектральной модели и модели изображений.

Об авторах

H. Y. Gao
Школа сельскохозяйственной инженерии Университета Цзянсу
Китай
212013, Чжэньцзян


H. P. Mao
Школа сельскохозяйственной инженерии Университета Цзянсу
Китай
212013, Чжэньцзян


X. D. Zhang
Школа сельскохозяйственной инженерии Университета Цзянсу
Китай
212013, Чжэньцзян


I. Ullah
Школа сельскохозяйственной инженерии Университета Цзянсу
Китай
212013, Чжэньцзян


X. H. Wei
Школа сельскохозяйственной инженерии Университета Цзянсу
Китай
212013, Чжэньцзян


Список литературы

1. Ü. Kızıl, L. Genç, M. İ. Nalpulat, D. Ş. Apolyo, M. Mı̇rı̇k, Zemdirbyste, 99, 409–418 (2012).

2. A. M. H. Elmetwalli, A. N. Tyler, P. D. Hunter, C. A. Salt, Remote Sens. Lett., 3, 363–372 (2012).

3. M. El-Bially, H. Saudy, I. El-Metwally, M. Shahin, Agric. Water Manage., 208, 132–139 (2018).

4. N. Sanchez, A. Gonzalez-Zamora, J. Martinez-Fernandez, M. Piles, M. Pablos, Agric. Meteorol., 259, 141–153 (2018).

5. F. M. Danson, M. D. Steven, T. J. Malthus, J. A. Clark, Int. J. Remote Sens., 13, 461–470 (1992).

6. J. G. P. W. Clevers, L. Kooistra, M. E. Schaepman, Int. J. Appl. Earth Obs. Geoinform., 12, 119–125 (2010).

7. Y. Hendrawan, H. Murase, Expert Syst. Appl., 38, 14321–14335 (2011).

8. S. Zhuang, P. Wang, B. Jiang, M. S. Li, Z. H. Gong, Comput. Electron. Agric., 140, 461–468 (2017).

9. B. A. King, K. C. Shellie, Comput. Electron. Agric., 145, 122–129 (2018).

10. E. G. Kullberg, K. C. DeJonge, J. L. Chavez, Agric. Water Manage., 179, 64–73 (2017).

11. O. Adeyemi, I. Grove, S. Peets, Y. Domun, T. Norton, Comput. Electron. Agric., 153, 102–114 (2018).

12. H. Y. Gao, H. P. Mao, X. D. Zhang, Zemdirbyste, 102, 51–58 (2015).

13. H. P. Mao, H. Y. Gao, X. D. Zhang, F. Kumi, Sci. Hortic., 184, 1–7 (2015).

14. A. Khorsandi, A. Hemmat, S. A. Mireei, R. Amirfattahi, P. Ehsanzadeh, Agric. Water Manage., 204, 222–233 (2018).

15. H. G. Jones, Application of Thermal Imaging and Infrared Sensing in Plant Physiology and Ecophysiology, Elsevier, London, 107–163 (2004).

16. P. R. Petrie, Y. N. Wang, S. Liu, S. Lam, M. A. Whitty, M. A. Skewes, Biosyst. Eng., 179, 126–139 (2019).

17. S. B. Idso, R. D. Jackson, P. J. Pinter Jr., R. J. Reginato, J. L. Hatfield, Agric. Meteorol., 24, 45–55 (1981).

18. P. Ceccato, S. Flasse, S. Tarantola, S. Jacquemoud, J. M. Gregoire, Remote Sens. Environ., 77, 22–33 (2001).

19. Y. Özyı̇ğit, M. Bı̇Lgen, J. Agric. Sci. Technol., 15, 1537–1545 (2013).

20. A. Savitzky, M. J. E. Golay, Anal. Chem., 36, 1627–1639 (1964).

21. T. Shi, Y. Chen, H. Liu, J. Wang, G. Wu, Appl. Spectrosc., 68, 831–837 (2014).

22. R. K. H. Galvão, M. C. U. Araujo, G. E. José, M. J. C. Pontes, E. C. Silva, T. C. B. Saldanha, Talanta, 67, 736–740 (2005).

23. R. Leardi, L. Nørgaard, J. Chemometr., 18, 486–497 (2004).

24. R. Leardi, J. Chemometr., 14, 643–655 (2010).

25. M. C. U. Araujo, T. C. B. Saldanha, R. K. H. Galvao, T. Yoneyama, H. C. Chame, V. Visani, Chemometr. Intell. Lab. Syst., 57, 65–73 (2001).

26. D. Story, M. Kacira, C. Kubota, A. Akoglu, L. An, Comput. Electron. Agric., 74, 238–243 (2010).

27. T. Hang, N. Lu, M. Takagaki, H. P. Mao, Sci. Hortic., 252, 113–120 (2019).

28. F. Bachofer, G. Queneherve, T. Zwiener, M. Maerker, V. Hochschild, Eur. J. Remote Sens., 49, 205–224 (2016).

29. N. Agam, Y. Cohen, J. A. J. Berni, V. Alchanatis, D. Kool, A. Dag, U. Yermiyahu, A. Ben-Gal, Agric. Water Manage., 118, 79–86 (2013).

30. F. R. S. Karl Pea, J. Sci., 2, 559–572 (1901).

31. G. B. Huang, D. H. Wang, Y. Lan, Int. J. Mach. Learn. Cybern., 2, 107–122 (2011).

32. S. Ullah, A. K. Skidmore, A. Ramoelo, T. A. Groen, M. Naeem, A. Ali, ISPRS-J. Photogramm. Remote Sens., 93, 56–64 (2014).

33. I. Torres, M. T. Sanchez, M. Benlloch-Gonzalez, D. Perez-Marin, Biosyst. Eng., 180, 50–58 (2019).

34. D. L. Mangus, A. Sharda, N. Q. Zhang, Comput. Electron. Agric., 121, 149–159 (2016).

35. W. H. Maes, K. Steppe, J. Exp. Bot., 63, 4671–4712 (2012).

36. Z. Thungo, H. Shimelis, A. O. Odindo, J. Mashilo, Acta Agric. Scand. Sect. B-Soil Plant Sci., 70, 177–194 (2020).

37. P. J. Zarco-Tejada, V. Gonzalez-Dugo, L. E. Williams, L. Suarez, J. A. J. Berni, D. Goldhamer, E. Fereres, Remote Sens. Environ., 138, 38–50 (2013).

38. S. Chung, L. E. Breshears, J.-Y. Yoon, Comput. Electron. Agric., 154, 93–98 (2018).


Для цитирования:


Gao H.Y., Mao H.P., Zhang X.D., Ullah I., Wei X.H. ОПТИЧЕСКИЙ МЕТОД ОБНАРУЖЕНИЯ ВОДЫ В ЛИСТЬЯХ САЛАТА. Журнал прикладной спектроскопии. 2021;88(1):170(1)-170(9).

For citation:


Gao H.Y., Mao H.P., Zhang X.D., Ullah I., Wei X.H. FUSION OF THREE OPTICAL SENSORS FOR NONDESTRUCTIVE DETECTION OF WATER CONTENT IN LETTUCE CANOPIES. Zhurnal Prikladnoii Spektroskopii. 2021;88(1):170(1)-170(9).

Просмотров: 90


ISSN 0514-7506 (Print)