基于光譜技術的蠶桑相關特性數字化研究.pdf

1、數字農業(yè)已經成為21世紀農業(yè)信息化發(fā)展戰(zhàn)略的支撐技術。它從農業(yè)生產、農業(yè)管理以及農業(yè)科學研究的實際出發(fā),將各個環(huán)節(jié)準確定量并加以數字化,為全方位的農業(yè)科學管理、合理決策提供基礎技術平臺,為農業(yè)科學研究提供全新的定量定性研究方法。蠶桑業(yè)是我國的傳統(tǒng)優(yōu)勢行業(yè),但隨著社會、經濟和科技的高速發(fā)展,現正面臨著科學化、信息化、高效化的挑戰(zhàn)。光譜技術是實現數字化農業(yè)研究的重要技術,近年來在許多農作物的相關特性研究上取得了成功經驗,但光譜技術在蠶、桑上

2、的研究則未見報道。為此,本論文就光譜技術在蠶桑行業(yè)中的應用進行了一系列的研究與探索,為推進數字蠶桑奠定了一定的基礎,取得的主要研究成果如下:
　　 (1)對所采用的SPAD502葉綠素儀在桑葉測量時不同葉位、不同品種的影響差異性做了統(tǒng)計分析,發(fā)現這兩個因素對SPAD的測量結果有顯著差異。
　　 (2)建立了9個品種桑葉的葉綠素含量與SPAD值之間的關系,并列出了方程。發(fā)現9個品種均呈正相關關系,說明采用SPAD儀可以用來

3、對桑葉的營養(yǎng)狀況做出簡單判斷,但是對于不同的品種,其具體數值需要進行校正。采用SPAD502研究了同一葉片、同一植株不同分支處SPAD值的分布情況,并采用ArcView3.2地理信息系統(tǒng)軟件中的空間分析模塊對其進行了形象、直觀化的表達。結果表明,對于同一葉片,測量部位不同,SPAD值也不同:而對于同一植株的SPAD值則基本上遵循從低端向頂端減小的趨勢。結合養(yǎng)蠶實際,對春、秋兩季荷葉白品種確定的葉位進行了跟蹤測量。分析了SPAD值在養(yǎng)蠶期

4、間隨生長的變化趨勢。
　　 (3)根據幾何學原理,對試驗選用ASD公司的便攜式可見一近紅外光譜儀進行了參數分析。根據儀器高度、保存次數和掃描次數三因素下蠶種吸光度值的統(tǒng)計分析,發(fā)現不同的儀器高度下蠶種的吸光度有極顯著差異,而保存次數和掃描次數則差異不顯著,根據試驗要求,選用了掃描30次,保存3次的參數,對不同蠶品種進行了鑒別,通過偏最小二乘法模型參數比較,發(fā)現該光譜儀對蠶種鑒別的高度以8cm為佳,為今后試驗的開展選取最佳測試高度

5、奠定了基礎。
　　 (4)對采集過近紅外光譜數據的蠶種樣本進行孵化率分析。經過統(tǒng)計分析發(fā)現,經過光譜掃描后的樣本孵化率與未掃描過的樣本孵化率無顯著差異。初步證明了近紅外光對蠶種的生命力無顯著性破壞,為利用該技術在蠶業(yè)生產和檢驗上的實際應用奠定了基礎。
　　 (5)采用可見-近紅外光譜儀對冷藏浸酸種和越年種進行了產地和品種的鑒別。從偏最小二乘法的建模參數來看,對產地的鑒別,冷藏浸酸種的校正模型相關系數在0.946以上,預測

6、模型相關系數在0.872以上,越年種校正模型相關系數都在0.949以上,預測模型的相關系數在0.941.以上,說明采用光譜技術可以鑒別蠶種的產地。同樣地,對品種鑒別,冷藏浸酸種的校正模型相關系數在0.964以上,預測模型相關系數在0.938以上,而越年種的校正模型相關系數在0.966以上,預測樣本模型相關系數在0.968以上,說明采用光譜技術可以鑒別家蠶蠶種的品種。這項研究結果為今后正確、無損、快速地鑒別蠶種的真?zhèn)我约笆欠癞a自優(yōu)質生產基

7、地做了基礎工作。
　　 (6)跟蹤調查了主要蠶品種在出庫前不同發(fā)育階段的近紅外光譜反射特性。通過數學模型可以較準確地鑒別蠶卵的不同胚胎發(fā)育階段,將蠶卵肉眼觀察無法得到的胚胎發(fā)育狀況做了數字化信息轉化。對催青后的蠶卵發(fā)育情況進行日光譜跟蹤測量,發(fā)現在不同的胚胎發(fā)育期,其光譜的特性也不同,可以通過數學建模加以判斷,為日后檢測催青胚胎是否正常發(fā)育提供了一種新方法。
　　 (7)初步建立了蠶、桑相關特性近紅外光譜管理系統(tǒng)。系統(tǒng)分