近红外光谱和机器视觉信息融合的土壤含水率检测

• 作者: 冯耀泽 张军 李培武 李小昱 王为 肖武
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 农学
• 关键词: 土壤含水率 信息融合 近红外光谱 机器视觉 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2009,（8）
• 所属期刊栏目: 农业水土工程
• 页码范围: 14-17
• 页数: 4页
• 分类号: S151.9
• 字数: 2770字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-6819.2009.08.003

摘要

为了精确、快速和稳定测定土壤含水率以及扩大所建模型的适应性,该文提出了机器视觉与近红外光谱技术融合的土壤含水率分析方法.通过试验建立了湖北地区主要土壤基于近红外光谱的土壤含水率分析模型、基于土壤表层图像特征参数的含水率分析模型和机器视觉与近红外光谱信息融合的土壤含水率分析模型.结果表明,基于近红外光谱含水率分析模型虽然具有较高的精度,但该模型预测非建模样品黄绵土误差均大于4%;以图像特征参数H,S和V所建BP人工神经网络非线性预测模型最优,模型的决定系数R2为0.9849,但当土壤水分饱和(达到20%以上)时存在分析误差;而所建立的土壤的近红外光谱与机器视觉BP神经网络信息融合模型可预测非建模样品黄绵土与水分饱和达20%以上土壤,决定系数R2可达到0.9961,融合模型分析精度均高于单独使用近红外光谱或机器视觉分析模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李培武	中国农业科学院武汉油料作物研究所	45	805	18.0	27.0
2	李小昱	华中农业大学工程技术学院	88	1907	26.0	39.0
3	王为	华中农业大学工程技术学院	63	1113	19.0	30.0
4	冯耀泽	华中农业大学工程技术学院	15	198	8.0	14.0
5	张军	华中农业大学工程技术学院	24	385	12.0	19.0
6	肖武	华中农业大学工程技术学院	5	115	5.0	5.0