發(fā)布時間：2018-11-28 10:42

【摘要】：農(nóng)業(yè)現(xiàn)開始向精準(zhǔn)管理發(fā)展,在生產(chǎn)過程中對作物管理是精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的重要的一環(huán),明確作物群體的差異是作物生產(chǎn)過程的管理工作的重點,對各個作物制定出針對性強(qiáng)的措施,在生產(chǎn)投入少的情況下,得到高的生產(chǎn)效益。作物生長信息的獲取是精確管理作物用到信息的來源,信息對作物的生長的快慢、品質(zhì)的高低和產(chǎn)量的多少有著決定的作用。作物冠層反射的光譜中,有著大量的可用信息,對作物的冠層的光譜中的信息分析后,可以得到作物的基本情況,服務(wù)于作物的精確管理�；�于冠層光譜的無損監(jiān)測技術(shù)對信息采集中,傳感器是最關(guān)鍵的器件。無人機(jī)在空間上和時間上的優(yōu)勢,使得無人機(jī)近幾年來在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用發(fā)展迅速。無人機(jī)是一個能重復(fù)使用、人為控制的有著動力系統(tǒng)、可攜帶不同設(shè)備完成多種任務(wù)的無人飛行裝置。在農(nóng)業(yè)方面,無人機(jī)被應(yīng)用在農(nóng)田信息的遙感測量、對災(zāi)害的預(yù)警以及地面的災(zāi)害大小的評估、對肥料和農(nóng)藥的噴施等等�；�于這些特性,無人機(jī)被應(yīng)用于精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中。機(jī)載探測器在監(jiān)測上實現(xiàn)了從點測量到了面測量的改變,克服了傳統(tǒng)的點測量的不足,效率上有了質(zhì)的提高了�；�于這些優(yōu)點可設(shè)計一款無人機(jī)搭載的傳感器來監(jiān)測水稻葉面積指數(shù)(LAI)。本文LAI模型建立選用了經(jīng)驗關(guān)系模型的方法,選取了 3種傳統(tǒng)的植被指數(shù)和新建了一種新的植被指數(shù)(RLAI)與LAI建立了 一元回歸和多元回歸的模型,通過模型精度的比較,得出新植被指數(shù)(RLAI)與水稻LAI建立的一元對數(shù)回歸模型是最佳的模型。以無損監(jiān)測作物,獲取生長信息的原理,對光譜信息的傳感原理進(jìn)行了研究學(xué)習(xí);研發(fā)了一款只用太陽光作為光源,以光信號處理系統(tǒng)、電信號處理系統(tǒng)和信號分析系統(tǒng)三個部分組成的水稻LAI機(jī)載傳感器。通過對水稻冠層的高光譜信息與水稻的LAI相關(guān)性的分析,敏感波段被確定為745nm、565 nm,選定濾光片作為傳感器的分光元件。根據(jù)水稻冠層的反射特征與無人機(jī)測量時的高度,確定了水稻葉面積指數(shù)機(jī)載傳感器的視場角和傳感器鏡頭的結(jié)構(gòu)參數(shù);在保障了水稻葉面積指數(shù)機(jī)載傳感器在靈敏度、分辯上的效果時,采用了光學(xué)濾波技術(shù),它對信噪比的提高有很好的效果;在745nm、565 nm這兩個特征波段處分別對它們作為入射光和在水稻表面的反射回來時情況進(jìn)行了探測;為保證微弱光譜信息被單片機(jī)識別,搭建了放大電路和濾波電路;運(yùn)用嵌入式開發(fā)技術(shù),把模型寫入了單片機(jī)中,完成了整個水稻葉面積指數(shù)機(jī)載傳感器的設(shè)計。在試驗室中對水稻葉面積指數(shù)機(jī)載傳感器的靜態(tài)特性(線性度、靈敏度和遲滯差)進(jìn)行了試驗。745nm、565nm波段的非線性誤差的試驗結(jié)果分別為3.45%和5.63%:遲滯誤差的試驗結(jié)果分別為3.23%和2.93%,傳感器在線性度與靈敏度方面表現(xiàn)良好。通過試驗田運(yùn)用水稻葉面積指數(shù)機(jī)載傳感器對水稻進(jìn)行探測與LA1-2200C對水稻的探測的結(jié)果進(jìn)行試驗結(jié)果的比較。通過試驗結(jié)果確定,水稻葉面積指數(shù)機(jī)載傳感器可實現(xiàn)水稻葉面積指數(shù)的實時在線檢測;水稻葉面積指數(shù)機(jī)載傳感器在體積和重量上都滿足無人機(jī)的搭載要求,可實現(xiàn)水稻生長信息的快速獲取。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP212

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本文編號：2362608