水分胁迫对烤烟生理特性和光谱特征的影响

为明确烤烟在不同水分条件下的生理生态响应,通过盆栽试验研究了水分胁迫和复水对烤烟生理特性和光谱特征的影响。结果表明:干旱胁迫下烤烟叶片叶绿素和可溶性蛋白质发生降解,光合速率和蒸腾速率下降,导致干物质积累量降低;干旱胁迫后复水叶片光合速率和蒸腾速率有所回升,表现出一定的补偿效应。渍水胁迫亦严重影响烤烟叶片生理功能,造成叶片膜质过氧化程度加重,其危害程度甚至大于干旱胁迫。干旱和渍水胁迫均提高了可见光460～670 nm范围内的植株光谱反射率,而降低了近红外780～1050 nm范围内的光谱反射率。因此,光谱特征可作为诊断烤烟水分胁迫程度的重要手段。     

基于高光谱与纹理融合的烤烟分类方法研究

  目的  为提高烤烟的分类正确率。  方法  利用高光谱成像系统采集烤烟样本,采用Savitzky-Golay卷积平滑法（SG）、多元散射校正（MSC）、一阶导数法（FD）的组合方法对数据进行预处理。通过连续投影算法（SPA）选择特征波长,利用灰度共生矩阵（GLCM）选择烤烟的纹理特征,将纹理特征与光谱特征归一化处理后进行融合,利用邻近算法(KNN)、随机森林(RF)、支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯（NB）验证烤烟分类效果。  结果  预处理后的全波长数据分类正确率较预处理前有所提升;利用SPA选择特征波段进行分类,正确率下降;高光谱融合纹理特征后进行分类,分类效果显著提升。  结论  基于高光谱与纹理融合可准确、有效地对烤烟进行无损分类,为量化烤烟分类提供了可行方法。      

烤烟发病叶片高光谱特征分析

为推进高光谱遥感技术在烟草病害监测和病害预测上的应用,利用野外光谱仪在山东省费县烤烟种植区研究了发病烤烟叶片与健康烤烟叶片的高光谱反射率特征。研究发现,烤烟病叶与健康叶片的光谱反射率有明显差异,病叶的高光谱反射率明显高于健康叶片;在550 nm处,随着叶片发病程度的增加,绿峰有向红光方向移动的趋势。随着病情程度的增加,烟草单叶光谱的红边位置向短波方向移动,即红边斜率减小,红边发生"蓝移";病害越重,蓝移越明显。利用高光谱遥感技术,可以预测和监控烤烟病害的发生及蔓延。     

不同水分胁迫程度下烤烟叶片钾含量的光谱响应

  目的  精准、快速、无损监测烤烟叶片钾素营养水平。  方法  设计不同程度的干旱和渍水胁迫试验,以K326、中烟100为供试品种,探索不同水分胁迫程度下烤烟叶片钾含量与光谱信息的变化规律,筛选烟叶钾含量的敏感光谱特征变量及光谱参数,构建烟叶钾含量预测模型。  结果  （1）随水分胁迫程度的加重,在近红外光区,烤烟叶片钾含量和叶片光谱反射率的值在伸根期均表现为升高趋势,在旺长期与成熟期表现为降低趋势。（2）以利用本文筛选出的8个最佳敏感光谱指数（mSR705、SDr、DVI、MSAVI2、λg、Dr、NDSI（2275,1875）、RDVI）构建的BP神经网络模型效果最好,模型决定系数R2=0.9336,RMSE（均方根误差）为0.1348。  结论  可利用光谱参数构建烤烟钾含量BP神经网络模型,模型稳定、精度较好。可为实时精准监测烤烟叶片钾含量,及时了解土壤水分环境提供技术支撑。      

基于近红外光谱的PLS-DA算法判别烤烟烟叶产地

为了快速、无损地鉴别和识别烟叶的产地,以2008年产于四川、云南、重庆和福建的464个烤烟烟叶样品的近红外光谱为基础,采用PLS-DA算法建立了烤烟烟叶产地的分类判别模型.结果表明:①4个模型校正集分类变量的预测值与实测值的相关系数均超过0.94,模型拟合性较好;②模型对检验集样本的判别准确率均高于93.0％,效果良好;③可对四川、云南、重庆和福建烟叶的产地进行有效识别.     

云南烤烟特征化学成分分析

采用偏最小二乘法对云南省内159个与省外30个种植点生产的烤烟烟叶中102种主要化学成分和致香成分进行了比较分析。结果表明云南省内生产的烤烟烟叶与省外生产的烤烟烟叶能够得到良好地区分,进一步数据分析显示云南烤烟的特征化学成分为草酸、十四酸、棕榈酸、十八酸、油酸、亚油酸、亚麻酸、新绿原酸、芸香苷、山奈酚苷、3-甲基-2-丁烯醛、糠醇、2-乙酰吡啶、巨豆三烯酮。     

烤烟叶片色素含量的高光谱预测模型研究

研究烤烟叶片的高光谱曲线特征,探索建立烤烟色素含量的高光谱预测模型,以促进高光谱技术在现代烟草农业中的发展。采用大田试验,分析了不同光质条件下,烤烟叶片光谱的特征。利用相关分析方法,确定了21个光谱参数与色素含量的相关性,并建立了叶片色素含量的高光谱线性与非线性模拟方程。不同光质处理下,烟叶叶片光谱曲线相似,在可见光与近红外短波区域差异比较明显,而在近红外长波区域基本没有差异。光谱参数G_NDVI和TCARI分别与叶绿素、类胡萝卜素含量之间有较好的相关性,并建立了预测模型。经精度检验的结果显示,模型能较好的预测烤烟色素含量。光谱参数G_NDVI和TCARI能有效检测烤烟色素含量,为高光谱技术在不同生态区域的应用提供理论依据。      

基于支持向量机的高光谱遥感影像分类

高光谱遥感是将成像技术和光谱技术相结合的多维信息获取技术。自发展以来,已在各个方面都显示出了巨大的研究潜力,成为遥感应用最广泛的领域之一。然而,如何充分利用高光谱遥感数据提供的丰富的地表信息,以及如何在如此大量的信息中提取有用信息,是摆在研究者面前的一项重要课题。高光谱遥感影像处理的一项重要内容就是地物目标的分类。文章基于支持向量机算法原理,提出了一种应用于高光谱影像的分类机制,并在印度松树(Indian Pines)和帕维亚大学(Pavia University)数据集上进行了验证实验,取得了较高的分类精度。     

不同产地国产烤烟近红外光谱的特征分析及其模式识别

对2003年125个不同产地的国产烤烟烟叶的原始近红外光谱、SNV光谱与一阶导数光谱进行了主成分分析,采用主成分空间下的马氏距离判别样本的产地归属,提出根据仪器噪声和误差水平确定最大主成分个数,研究了主成分个数、样本空间、光谱区间对烟叶产地识别准确率的影响,分析了烟叶产地的近红外特征区和产地特征信息在不同主成分上的体现。结果表明,采用光滑处理的全光谱区间的一阶导数光谱,在建模样本空间进行主成分分析时所建模型对烟叶样品的识别准确率最高。     

利用近红外光谱技术建立国内外烤烟化学成分模型的可行性实验

利用采用近红外光谱技术,把国内与国外烤烟混合,建立了近红外光谱(NIR)与烤烟主要化学成分之间的定量回归模型,并进行预测检验.结果表明国内与国外烤烟混合建模可行,而且预测值与化学值接近,模型准确度较好,可以用在大批量国内外样品的检测上.     

基于可见光谱参数的烤烟叶片叶绿素含量估算模型

为快速、无损、准确地估计烟草叶绿素含量,通过品种和氮素水平双因素试验,获得叶片数字图像和叶片叶绿素含量数据集,分析叶片可见光谱参数与叶绿素含量参数间的关系并选择最佳参数建立估测模型。结果表明,烤烟品种和氮素水平互作增加了叶绿素与光谱参数的变异性;在3类颜色指标中,NRI、R/（G+B）、（R-B）/G、（G-R）/（R+G+B）、（R-B）/（R+G+B）、ExR与叶绿素指标达到极显著相关（p<0.01）,其中R/（G+B）与Chl.a、Chl.b、Chl.（a+b）之间的相关系数分别为-0.632、-0.636、-0.666,相关性表现最好;利用田间试验进行验证,R/（G+B）对叶绿素指标的预测精度最高,与Chl.a、Chl.b、Chl （a+b）之间的均方根误差值分别为0.6069、0.1567、0.7575;选择R/（G+B）作为叶绿素含量估测的最佳颜色指标。利用该方法可实现智能手机对烟草叶绿素含量进行快速测定,及时指导烟田施肥和采取合适的栽培管理措施,具有可期的应用潜力。     

烤烟新品种特征比较研究

1997～1998年参加全国区试6个烤烟新品种,试验结果表明,生育期与当地推广品种相当,抗病性能均较强.产量、产值、上等烟比例超过对照品种(NC89)的有"龙江915"和VA116 .其它4个品种均未超过对照.经方差分析,品种间产量达到显著水平.产值、上等烟比例、均价无显著差异.原烟品质均较好,化学成分比例较协调,经评吸,香吃味和NC89接近,有较好的使用价值.     

基于高光谱成像的烟叶泛青特征分析与表征

为解决鲜烟叶成熟度、烘烤质量评价及青烟等级判定过程中存在人为因素对判定结果影响较大等问题,基于高光谱成像技术,通过分析鲜烟叶黄化过程和烤烟正常区域与泛青区域光谱特征差异,采用光谱吸收指数（spectral absorption index,SAI）对烟叶泛青特征进行量化表征。结果表明：(1)在400～780 nm波段,烟叶泛青区域光谱呈现“两谷一峰”特征,随着泛青程度的减弱,吸收谷深度逐渐减小,烘烤后烤烟正常区域在680 nm左右处的波谷基本消失;(2)烟叶泛青程度越高,其SAI值越大;(3)烤烟SAI阈值范围设置为1.19～1.28时,可准确区分正组、微带青组、青黄1级、青黄2级烤烟组别;(4)设定不同的SAI阈值,结合颜色映射,可实现烟叶不同泛青程度相应的泛青区域位置分布。该方法可为鲜烟叶成熟度评价、烘烤变黄期进程的衡量及烤烟等级的判定提供技术支持。     

烤烟中砷的检测及砷在烤烟不同部位中的含量

采用硝酸-高氯酸混合酸消解烟样,氢化物发生-原子荧光光谱(HG-AFS)法检测砷(As),并优化了试验条件,方法的线性范围是0~60.0μg·L-1,平均回收率为100.2%。检测了云南省部分主产烟区旺长期烤烟的茎、叶和叶脉中As的含量,并对10组样品数据进行统计分析,结果表明:As在旺长期烤烟不同部位的含量差异较大;其含量平均值大小顺序为:下部叶片 > 下部叶脉、中部叶片 > 上部叶片 > 中部叶脉 > 上部叶脉 > 茎。      

基于光谱特征的真伪纸币差异分析

科学、严谨的纸币真伪鉴别方法是遏制假钞流通的有效途径和重要手段.随着科技的进步,许多创新鉴别技术不断涌现,其中基于光谱特征的检测技术因准确、高效而被逐渐推广应用.利用光谱反射率特征能有效地区分背景、干扰物与真实目标,其在医疗、军事、食品检测等方面都取得了良好的应用效果.本研究利用真伪纸币的光谱差异性对纸币真伪进行鉴别分析.首先,利用尺度不变特征转换（SIFT）算法提取真、伪纸币的图像特征点,获取描述符幅值较大的特征点,通过测量比较真伪纸币特征点的光谱信息差异,对纸币进行真伪鉴别.     

烤烟新品种龙江911的选育及特征特性

烤烟新品种龙江911（911－21）是以龙江851（Windel)为母本，以CV91为父本杂交，系谱法选育而成，2000年12月通过全国烟草品种审定委员会审定，经多年多点试验，其主要农艺性状遗传稳定，田间生长整齐一致，田间自然株高140－160cm，打顶株高95－105cm有效叶数19－21片，腰叶长62．3厘米，腰叶宽26．3厘米，叶形长椭圆，叶面稍皱，叶片厚薄适中，着生均匀，花序离散，花色淡红色，田间生长势较强，大田生育期111－115d，抗赤星病，中抗黑胫病，根结线虫病，PVY，中感TMV，耐肥性好，叶片落黄成熟快，早熟，易烘，烤后原烟“金黄到深黄”，油分“较多”，色度“强到浓”，结构尚疏松，还原糖平均含量20．3％，总糖24．4％，烟碱2．33％，总氮1．79％，蛋白质8．64％，钾含量为1．45％，主要成分含量适宜，内在化学成分协调，平均产量2755.5kg/hm^2左右,均价5.79元/kg,上等烟27.0%,产值16390.86元/hm^2,综合性状优于NC89,到2001年底已经累计种植近2万hm^2/.     

烤烟新品种云烟87的选育及特征特性

烤烟新品种云烟87是用云烟2号为母本,K326作父本杂交,经系谱选择育成,2000年7月通过云南省烟草品种审评委员会审评,12月通过全国烟草品种审定委员会审定,云烟87主要农艺状稳定,变异系数小于对照K326,田间生长整齐一致,据多年异地试验结果,云烟87自然株高181．5cm打顶株高115cm,大田着生叶数26片,有效叶数18－20片,腰叶长77．5cm,宽31．0cm,大田生育期112d左右,节距6．0cm,上下节距分布均匀,中抗黑胫病,南方根结线虫病和青枯病,抗抓哇根结线虫病,耐肥水,适应性广,叶片厚薄均匀,层落黄好,易烘烤,平均产量2613kg/hm^2,均价4．84元/kg,上等烟比例45．07％,产值12259．5元／hm^2;比对照品种K326产量增加3．2％,均值提高0．52元,上等烟比例提高10．14个百分点,产值增加13．3％。初烤原烟多金黄色,色度强,油分多,叶片结构疏松,厚度适中,主要化学成分含量适宜,比例协调,烟碱平均含量2．2％,原烟香气质好,综合评吸指标优于生产推广主栽品种K326。云烟87具有优良,稳产、适应性广,抗逆力强,易烘烤等特点。     

基于GF-1/2影像数据的烟草种植区信息遥感监测

为解决我国南方山区自然烟田地块较小、空间分布破碎且与其他农作物混杂，遥感调查精度低、受多云雨天影响大的难题，利用我国高分遥感卫星，开展多源、多时相遥感数据与面向对象分类相结合的烟草种植区提取方法，以毕节市七星关区大河乡为试验区，构建面向对象分类过程，并同基于像元的最大似然（ML）、神经网络（NN）和支持向量机（SVM）等方法进行对比。结果表明，面向对象方法精度最优，其次为ML、SVM以及NN，Kappa系数分别为0.948、0.936、0.930和0.905；此外，面向对象方法提取的烟田地块形状相对完整，有效避免了“椒盐现象”，视觉效果明显优于基于像元方式。面向对象的分类方法结合高分遥感星座可以准确地提取我国南方烟草种植区分布信息，从而有助于烟草的宏观管理、调控与决策。