[1]刘志刚,徐勤超.基质破碎度对光谱法检测基质含水率的影响[J].江苏农业学报,2017,(05):1051-1055.[doi:doi:10.3969/j.issn.1000-4440.2017.05.014]
　LIU Zhi-gang,XU Qin-chao.Influences of substrate fragmentation degree on substrate water contents detected by hyper-spectral technology[J].,2017,(05):1051-1055.[doi:doi:10.3969/j.issn.1000-4440.2017.05.014]
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基质破碎度对光谱法检测基质含水率的影响()
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江苏农业学报[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2017年05期
页码:
1051-1055
栏目:
耕作栽培·资源环境
出版日期:
2017-10-30

文章信息/Info

Title:
Influences of substrate fragmentation degree on substrate water contents detected by hyper-spectral technology
作者:
刘志刚1; 徐勤超2
（1.江苏大学环境与安全工程学院，江苏镇江212013；2.华中农业大学工学院，湖北武汉430070）
Author(s):
LIU Zhi-gang1; XU Qin-chao2
（1.School of the Environment and Safety，Jiangsu University，Zhenjiang 212013，China；2.College of Engineering，Huazhong Agricultural Uniersity，Wuhan 430070，China）
关键词:
基质; 破碎度; 含水率; 高光谱; 预测模型
Keywords:
substrate; fragmentation degree; water content; hyper-spectral; prediction model
分类号:
S38
DOI:
doi:10.3969/j.issn.1000-4440.2017.05.014
文献标志码:
A
摘要:
为实时、快速、精准地检测基质含水率变化，利用高光谱检测技术，采用偏最小二乘回归法（PLSR），分析5种稻壳基质的反射光谱特征及其与基质含水率、基质破碎度间的关系，建立了基于高光谱检测技术的基质含水率快速预测模型，探索并分析了基质破碎度对模型预测能力的影响。结果表明，高光谱技术可以作为稻壳基质含水率的一种快速检测方法，基质光谱反射率随基质破碎度增大而增大，随基质含水率增大而减小；一阶微分处理(R′)模型为基质含水率预测最优模型，对基质T2和T3的含水率预测精度最高，模型外部验证R2val≥088，RPD≥306，对基质T1含水率预测效果最差，模型外部验证R2val为060，RPD为167。基质破碎度介于 25%至75%时，破碎度对基质含水率与R′相关性的影响不明显。
Abstract:
In order to accurately and quickly monitor substrate water content, hyper-spectral technology was employed to detect the spectral reflectance characteristics of five rice husk substrates， and partial-least square regression was applied for the analysis between the reflectance characteristics and substrate water content and substrate fragmentation degree. As a result, a model for the quick prediction of substrate water content was set up, and the influence of substrate fragmentation degree on the precision of model was analyzed. The results showed that the increase of substrate reflectance was accompanied by the increase of fragmentation degree and the decrease of substrate water content. The first derivatives of reflectance(R′) is the best model for the prediction of substrate water content, showing the highest presions for substrates T2 and T3, and the lowest for T1. The model presented the best precision in prediction of the water content in substrates fragmented by 25% to 75%.

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2017-04-07 基金项目：国家自然科学基金项目(51509098)；中央高校基本科研业务费专项(2662015BQ051) 作者简介：刘志刚（1985-），男，吉林磐石人，博士，讲师，主要从事农业废弃物资源化利用研究。（Email）liuzg@mail.hzau.edu.cn 通讯作者：徐勤超，（Email）hlxqc@mail.hzau.edu.cn
更新日期/Last Update: 2017-11-03