基于图像处理新技术的甜菜氮营养无损检测系统的研究

• 作者: 史树德 徐琳 李哲 李斐 王辉 田海清
• 来源期刊: 农机化研究
• 学科: 农学
• 关键词: 甜菜 氮素 预测 BP神经网络 相关系数
• 年，卷（期）: 2016,（9）
• 所属期刊栏目: 新技术应用
• 页码范围: 219-223
• 页数: 5页
• 分类号: S126
• 字数: 2160字
• 语种: 中文

摘要

当前农业甜菜生产中存在普遍的氮肥过量使用的问题，建立实时准确农田氮肥推荐体系至关重要。为此，通过利用BP神经网络算法利用图像数据对甜菜氮素含量进行预测，通过合理剔除原始数据中不符合拍摄条件的异常图像数据，选取147组数据作为训练集，90组数据组为预测集，将 R、G、B 作为输入量，通过 BP 神经网络算法训练得到预测值与实际值最优相关系数为r＝0．70，均方根误差RMSE＝4．60。将R／（R＋G＋B）、G／（R＋G＋B）、B／（R＋G＋B）作为输入量，利用BP神经网络算法训练后预测值与实际值最优相关系数 r＝0．64，均方根误差RMSE＝3．66。由此可以看出：使用 BP神经网络算法建立甜菜颜色特征信息氮素模型是可行的，可为农业甜菜生产中实时无损诊断植株氮素含量提供方法支持。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田海清	内蒙古农业大学机电工程学院	49	306	10.0	15.0
2	王辉	内蒙古农业大学机电工程学院	11	62	4.0	7.0
3	史树德	内蒙古农业大学机电工程学院	30	119	7.0	9.0
4	李哲	内蒙古农业大学机电工程学院	15	77	4.0	8.0
5	徐琳	内蒙古农业大学机电工程学院	6	14	2.0	3.0
6	李斐	内蒙古农业大学机电工程学院	21	148	8.0	11.0