[发明专利]一种基于多尺度生境信息的苗期作物水肥检测和控制方法及装置

摘要

本发明公开了一种基于多尺度生境信息的苗期作物水肥检测和控制方法及装置，基于作物冠层尺度的三维激光扫描信息、叶片尺度的偏振‑高光谱成像信息、微尺度的micro‑CT扫描信息，对作物水肥胁迫的多尺度特征进行融合分析，结合作物生长温室内的温度、湿度、光照和基质含水率的实时反馈，通过多信息融合建模，实现对作物水肥胁迫和需水需肥信息的综合判断和反馈，并给出了施肥灌溉量的决策信息。基于水肥决策信息，水肥控制系统基于变频调速技术和管道恒压控制技术，通过动态控制灌溉泵和施肥泵的转速，控制管路压力、施肥流量，结合EC值的动态反馈，实现液肥配比和灌溉量精确控制。

主权项

1.一种基于多尺度生境信息的苗期作物水肥检测和控制方法，其特征在于，包括如下步骤：/n(1)采取标准营养液配方，利用珍珠岩作为培养基质，采用无土栽培定植温室蔬菜作物，采用温室标准化管理方式进行管理，保证苗期作物营养元素和水分的正常供给；/n(2)选取定植一周后的植株分别进行水分胁迫、氮素胁迫样本培育；/n(3)苗期样本水分胁迫、营养胁迫分别在胁迫后通过微尺度的micro-CT、叶片尺度的偏振-高光谱成像扫描、冠层尺度的植株冠层三维扫描成像进行植株生长状态的连续检测与信息采集，同时获取植株生长环境信息；/n(4)进行常规理化检测：称量样本的干湿重，确定植株的含水率真值；用凯氏定氮法测定样品全氮含量；采用扫描电镜和超景深3D显微成像技术，获取植株的气孔和纤毛密度，以及海绵体和栅栏组织厚度，纤维管束分布密度和管径实测值；/n(5)对步骤(3)提取的micro-CT的特征变量、偏振-高光谱图像特征变量和三维扫描成像特征变量进行归一化处理，使其特征值范围统一在0-1之间；/n(6)对步骤(5)提取的归一化特征参数，利用主成分分析，结合分段逐步回归法进行特征降维和优化，以相关性和独立性为原则，在显著性水平α＝0.005时，当变量进入时模型的F>4.35则保留，变量回判时模型的F<2.95则剔除，同时保证R²>0.9，以获取相关性最大、多重共线性最小、相对检测误差最小为优化原则，进行特征寻优，获取最优化的特征变量作为植株水分胁迫、氮素胁迫诊断的特征变量；/n(7)利用SVR支持向量机回归法进行特征层融合，建立基于micro-CT系统获取的气孔、海绵体、栅栏组织、纤毛、维管束、根系体积、主根和根毛密度特征变量，以及基于偏振-高光谱图像系统获取的冠幅、株高、叶倾角、560nm和1450nm高光谱水分敏感波长下的叶脉分布、平均灰度、叶缘阴影面积；0°、45°、90°、135°、180°特征偏振角下，560nm和1450nm特征图像的偏振态、stock向量、穆勒矩阵变量，以及三维激光扫描的植株体积、叶面积、茎粗特征变量多特征融合氮素和水分胁迫精确定量检测模型，并将多特征融合氮素和水分胁迫精确定量检测模型输入PLC控制系统；/n(8)利用步骤(3)获取的作物生长环境的温度、湿度、光照和基质含水率信息，统计分析计算自定植以来的温度累计、光照累计值，结合基质含水率和环境温度、湿度、光照信息，计算植株的蒸腾量，在此基础上，基于采集的作物micro-CT图像、偏振高光谱图像特征、三维激光扫描成像的最优化的特征变量，进行作物营养和水分胁迫的跟踪连续检测，得出植株的施肥灌溉量模型，并将植株的施肥灌溉量模型输入PLC控制系统；/n(9)在主管路恒压的条件下，建立施肥流量与施肥量、施肥泵转速与施肥流量之间的关系模型，并将施肥流量与施肥量、施肥泵转速与施肥流量之间的模型输入PLC控制系统；/n(10)根据步骤(3)来获取表征植株的生长状态的micro-CT图像、偏振高光谱图像特征、三维激光扫描成像特征参数，PLC控制系统根据多特征融合氮素和水分胁迫精确定量检测模型判定植株当前的水分胁迫、氮素胁迫状态和程度；再基于施肥灌溉量模型，结合施肥泵转速与施肥流量、以及施肥泵转速与施肥流量之间的关系模型，利用PLC控制变频器输出频率，进而控制施肥泵的转速，实现施肥配比和灌溉量的精确节控制。/n