简介:为建立不同产区及风格烤烟烟叶与化学指标之间的关系,对2005~2009年湖南省、河南省、福建省和云南省等4省份共计1040份烟叶样品的21种化学成分进行检测,并利用MiningTree模型进行分类-回归决策树(C&RTanalysis)数据分析。结果表明:(1)从21个烟叶化学成分中,共筛选出14个特征化学指标,其中钾和硝酸根为4省烟叶共有特征化学指标;(2)湖南、河南、福建和云南4省份识别概率最高的特征化学指标分段组合(Segment)分别为:还原糖(≤24.93%)、钾(〉1.98%)、pH值(≤5.37)(p=0.658);钾(≤1.98%)、灰分(〉11.03%)、水溶性灰份碱度(≤0.49)、硝酸根(≤0.06%)(p=0.776);还原糖(〉24.93%)、钾(〉1.98%)、硝酸根(≤0.06%)、蛋白质(〉5.01%)(p=0.914);钾(≤1.98%)、灰分(≤11.03%)、水溶性总糖(〉28.94%)、硫酸根(≤1.43%)(p=0.957)。分类-回归决策树方法在建立烤烟化学成分识别模型中具有重要的应用价值。
简介:摘要 : 针对温室番茄智能化管理需要,研究茎秆、叶片和绿果等 3类相近色目标的多波段图像融合方法,以凸显目标与背景亮度差异,提高目标视觉识别效率。根据其各自在 300~1000 nm范围的反射光谱特征差异,建立了针对其光谱数据分类的 Lasso正则化逻辑回归模型。基于模型的稀疏解特征,确定具有较大权值系数的 450、 600和 900 nm等 3个波段作为最优成像波段,在此基础上构建了温室番茄植株多波段图像在线采集系统。结合最优成像波段下相近色目标图像特征分析,提出了基于 NSGA-II的多波段图像加权融合方法,以增强特定目标与近色背景物体的图像亮度差异。最后通过现场试验对多波段图像融合效果进行评估。结果表明,分别以茎秆、叶片和绿果器官作为识别目标,通过多波段图像融合处理后,目标与背景之间的图像灰度差异绝对差值相应达到单波段图像的 2.02、 8.63和 7.89倍,即被识别目标与其他近色背景的亮度差异显著增强,且背景物的亮度波动得到抑制。本研究结果可以为农业环境近色目标视觉识别相关研究提供参考。
简介:建立了茄子中多效唑残留的分析方法,开展了规范残留试验并监测了多效唑对茄子生长和品质的影响,同时对茄子中多效唑残留带来的急性膳食摄入风险进行了评估。样品经乙酸-乙腈提取,超高效液相色谱-串联质谱(UPLC-MS/MS)检测,外标法定量。结果表明:在0.02-5.0mg/L范围内多效唑的质量浓度与对应的峰面积间线性关系良好,方法的检出限(LOD)为0.005mg/kg,在茄子中的定量限(LOQ)为0.02mg/kg。在0.02、0.10和0.20mg/kg3个添加水平下,多效唑在茄子中的回收率为88%-92%,相对标准偏差为5.1%-6.9%。其消解规律符合一级动力学方程,半衰期为1.45d,正常收获期茄子中的最大残留量为0.02mg/kg。多效唑可矮化茄子植株,增加产量,提高Vc、可溶性糖和黄酮含量,推荐使用剂量为有效成分12g/hm2,喷施2次。茄子中多效唑残留对中国各类人群的膳食摄入暴露量为0.70-1.9μg/(kgbw·d),仅占ARfD的0.70%-1.9%,在可接受范围内,说明茄子中多效唑残留带来的膳食摄入风险极低。