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活立木茎干水分实时无损获取方法及应用研究

2020-12-02阅读(606)

活立木茎干水分实时无损获取方法及应用研究

论文摘要

植物水分生理信息与植物的非生物与生物胁迫密切相关,更好地获取林区植物水分生理信息有助于农林业的健康发展。为实现林区活立木茎干水分的全季节性连续监测,克服林区恶劣环境对监测设备的不利影响,本文提出了一种活立木茎干水分实时无损获取方法,并将其应用到植物的非生物与生物胁迫分析中。本文的主要研究内容、方法与结论包括:（1）针对木本植物心材以外区域茎干水分的实时无损测量需求,本文提出了基于驻波比法的活立木茎干水分测量方法。在此基础上,首先设计了传感器的测量电路,确定了传感器100MHz的测量频率,组装了可用于野外测量的传感器。随后通过茎干模拟实验,确定了传感器的敏感范围（轴向53mm,径向20mm）,拟合了传感器对相关因子（包括介电常数、电导率、温度、茎干直径）的标定方程,验证了传感器对溶液冰点检测的可行性。最后基于烘干法分析了传感器的测量误差（平均误差为0.008cm3 cm-3）。（2）由于林区数据采集系统受到存储空间和运行功耗的限制,本文提出了基于压缩感知的林区数据采集方法。首先在软件上分别对基于DFT、DCT、学习字典的压缩感知算法进行了性能分析,当稀疏度K一定时,数据压缩比从大到小依次为学习字典、DFT、DCT;随着稀疏度K的增大,三者的数据压缩比都降低。随后在硬件采集系统上实现了基于DFT和K=16的压缩感知算法,与常规的采集系统相比,该系统的数据压缩比达到了 4.24,并且节省了 75.72%的传输功耗和13.62%的总功耗。（3）针对林区活立木茎干水分时间序列在采集过程中容易出现数据连续缺失的问题,本文提出了基于深度学习的时序数据填补方法。首先以简单的RNN模型为基础,搭建了 2个单向RNN模型和3个双向RNN模型,其中双向分段RNN模型的性能最优,其平均预测误差为0.014cm3cm-3。随后以简单的LSTM模型为基础,搭建了5个类似的LSTM模型,其中双向递减权重LSTM模型的性能最优,其平均预测误差为0.009cm3cm-3,与传感器的平均测量误差0.008cm3cm-3非常接近,预测精度基本能够满足后续的试验分析。（4）为了更好地将活立木茎干水分应用到植物的非生物与生物胁迫分析中,首先基于微环境与生理参数对茎干水分进行特征解译,并基于斜椭圆建立了微环境参数与茎干水分之间的估算模型。随后以瓜栗为试验对象,分析了干旱胁迫下茎干水分的变化规律;以杨树为试验对象,分析了低温胁迫下茎干水分的变化规律;以紫薇为试验对象,分析了病虫害胁迫下茎干水分的变化规律,并基于茎干水分特征建立了有监督和无监督的病虫害等级诊断模型。本文创新性地提出了基于活立木茎干水分的植物生命体征实时无损在线检测方法,为评价活立木的干旱、低温和病虫害胁迫提供了一个易获取、无损伤、可量化的指标。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 1 绪论
  •   1.1 研究背景与意义
  •     1.1.1 水在植物生命活动中的重要性
  •     1.1.2 植物水分对非生物与生物胁迫的响应
  •   1.2 国内外研究现状
  •     1.2.1 活立木茎干水分测量方法
  •       1.2.1.1 茎流速率测量方法
  •       1.2.1.2 茎干含水率测量方法
  •     1.2.2 林区数据采集方法
  •     1.2.3 时序数据填补方法
  •     1.2.4 植物非生物与生物胁迫的测量方法
  •   1.3 研究内容与技术路线
  •     1.3.1 研究内容
  •     1.3.2 技术路线
  •     1.3.3 论文框架
  • 2 基于驻波比法的活立木茎干水分测量方法
  •   2.1 活立木茎干结构模型
  •     2.1.1 活立木茎干结构的物理模型
  •     2.1.2 活立木茎干结构的介电模型
  •   2.2 茎干水分传感器的测量原理
  •     2.2.1 传感器的测量电路设计
  •       2.2.1.1 基于驻波比法阻抗测量原理
  •       2.2.1.2 环形电极阻抗的等效电路
  •     2.2.2 传感器的测量频率选取
  •     2.2.3 传感器的结构设计
  •   2.3 茎干水分传感器的性能分析
  •     2.3.1 传感器敏感范围测试
  •       2.3.1.1 电磁仿真试验
  •       2.3.1.2 模拟茎干试验
  •     2.3.2 相关因子对传感器的影响分析
  •       2.3.2.1 介电常数对传感器的影响
  •       2.3.2.2 电导率对传感器的影响
  •       2.3.2.3 温度对传感器的影响
  •       2.3.2.4 茎干直径对传感器的影响
  •     2.3.3 传感器对茎干组织液冰点的检测
  •     2.3.4 传感器的标定试验
  •     2.3.5 传感器的主要技术参数
  •   2.4 本章小结
  • 3 基于压缩感知的林区数据采集方法
  •   3.1 基于压缩感知的数据采集系统
  •     3.1.1 系统组成
  •     3.1.2 系统的硬件设计
  •     3.1.3 系统的软件设计
  •   3.2 基于固定字典的压缩方法
  •     3.2.1 基于DFT基的压缩性能分析
  •     3.2.2 基于DCT基的压缩性能分析
  •   3.3 基于学习字典的压缩方法
  •     3.3.1 基于K-SVD的字典学习算法
  •     3.3.2 基于学习字典的压缩性能分析
  •   3.4 基于压缩感知采集系统的功耗分析
  •   3.5 本章小结
  • 4 基于深度学习的时序数据填补方法
  •   4.1 问题的引入
  •   4.2 基于RNN模型的时序数据填补方法
  •     4.2.1 RNN模型简介
  •     4.2.2 RNN模型构建
  •     4.2.3 RNN模型性能分析
  •   4.3 基于LSTM模型的时序数据填补方法
  •     4.3.1 LSTM模型简介
  •     4.3.2 LSTM模型构建
  •     4.3.3 LSTM模型性能分析
  •   4.4 RNN与LSTM模型的对比分析
  •   4.5 本章小结
  • 5 基于微环境与生理参数的活立木茎干水分特征解译
  •   5.1 活立木茎干水分对微环境与生理参数的响应
  •     5.1.1 试验材料与方法
  •     5.1.2 试验结果分析
  •   5.2 基于微环境参数的活立木茎干水分解译模型
  •     5.2.1 试验材料与方法
  •     5.2.2 茎干水分对环境参数的响应
  •     5.2.3 基于主成分的特征提取
  •     5.2.4 基于斜椭圆的模型构建
  •     5.2.5 模型的性能分析
  •   5.3 自然环境下茎干水分的跨季监测
  •   5.4 本章小结
  • 6 活立木茎干水分在非生物与生物胁迫中的应用分析
  •   6.1 活立木茎干水分在干旱胁迫中的应用分析
  •     6.1.1 试验材料与方法
  •     6.1.2 试验结果分析
  •   6.2 活立木茎干水分在低温胁迫中的应用分析
  •     6.2.1 试验材料与方法
  •     6.2.2 试验结果分析
  •   6.3 活立木茎干水分在病虫害胁迫中的应用分析
  •     6.3.1 试验材料与方法
  •     6.3.2 茎干含水率的特征提取
  •       6.3.2.1 基于关键参数的特征提取
  •       6.3.2.2 基于主成分的特征提取
  •     6.3.3 病虫害等级诊断模型的构建
  •     6.3.4 模型的性能分析
  •   6.4 本章小结
  • 7 总结与展望
  •   7.1 总结
  •   7.2 创新点
  •   7.3 展望
  • 参考文献
  • 个人简介
  • 导师简介
  • 获得成果目录清单
  • 致谢

    • 文章来源

    类型: 博士论文

    作者: 高超

    导师: 赵燕东

    关键词: 茎干水分,无损检测,压缩感知,深度学习,非生物与生物胁迫

    来源: 北京林业大学

    年度: 2019

    分类: 基础科学,信息科技

    专业: 生物学,自动化技术

    单位: 北京林业大学

    基金: 国家重点研发计划项目(2017YFD0600901),内蒙古自治区科技计划项目(201802085)

    分类号: Q945;TP212.9

    DOI: 10.26949/d.cnki.gblyu.2019.000097

    总页数: 122

    文件大小: 11233K

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