我国当前正处于传统农业向现代精细农业发展的转型期,"十三五"规划纲要指出,农业是全面建成小康社会和实现现代化的基础,必须加快推进农业现代化建设,提高农业生产质量。而推动信息技术与农业生产管理和资源环境的融合,提高农业智能化和精准化水平,是促进农业可持续发展、提高农产品质量安全的切实途径。其中,物联网技术当前已在农业资源监测、农业生产精细化管理、农产品储运和环境污染监控等环节得到越来越广泛的应用。NIR分析技术具有速度快、无损伤和多组分同时检测等优点,成为我国近二十年来发展最为迅速的高新分析技术之一。将NIR分析技术与物联网相结合,发展一种新型光谱感知节点,用于构筑光谱传感物联网,可增加物联网对物质成分的泛在感知能力。本文主要研究内容包括NIR分析应用研究和新型光谱感知节点入射光学系统设计两部分:NIR分析部分以茶叶为具体研究对象,开展NIR定性、定量模型构建和特征光谱波长提取算法研究,为实现节点动态分析和设计专用波段光谱感知节点提供技术支持;光学设计部分以新型光谱感知组件(上海技术物理研究所研制)作为核心分光和感知器件,对其进行被动光源条件下光机系统设计,构建50 m探测距离超低空遥感用新型近红外光谱感知节点,可借助无人机载台或构建光谱传感物联网进行遥感探测。主要研究内容和结果如下:(1)采用NIR分析技术,以山东绿茶(崂山绿茶和日照绿茶)作为研究对象进行绿茶产地溯源、时令鉴别和内部有效成分定量检测,分析不同建模方法及光谱信噪比等对于绿茶产地鉴别模型的效果和影响;探究低分辨率光谱仪用于绿茶品质无损伤检测的可行性。实验使用爱万提斯近红外光纤光谱仪直接采集绿茶漫反射光谱,不对样本进行任何预处理工作,光谱波长范围1000～2500nm,分辨率6～90 nm,提取1300～2300 nm波段光谱进行建模分析。具体结果如下:①光谱信噪比对分析精度具有重要影响,随着信噪比减小,分类模型对预测集样本的识别率呈现一三阶函数下降趋势,且在识别率为85%和90%时所要求的最小信噪比分别为142:1和261:1。②采用主成分分析(PCA)、偏最小二乘(PLS)、BP神经网络(BP-ANN)和支持向量机(SVM)等多种不同方法所建立山东绿茶产地识别模型,除PCA模型外,其余模型对预测集样本的识别率都在95%以上,其中PLS模型识别率最高,可达到100%完全识别。此外,还首次提出了适用于嵌入式开发的特征波长-判别分析(CW-DA)定性识别建模方法,基于该方法所建立绿茶产地鉴别模型识别率达到98%以上。③首次将NIR分析技术用于绿茶生产日期无损伤鉴别,实验采用100个日照绿茶样本,将每个样本按其生产日期在该年中的天数给予伪码标签,建立PLS定量识别模型,其中校正集相关系数R。al= 0.952,校正集交互验证均方根误差RMSECV=15.18;预测集相关系数Rpred = 0.943,预测集预测均方根误差RMSEP=19.965,预测集相对分析误差RPD=3.07。④实验采用PLS算法建立山东绿茶内部儿茶素(C)、茶多酚(TP)、表儿茶素没食子酸酯(ECG)和表没食子儿茶素没食子酸酯(EGCG)四种有效成分的定量分析模型,建模之前利用移动窗口-偏最小二乘算法(MW-PLS)提取对应模型的特征波长,结果表明模型对四种成分的预测相关系数(R)分别为0.705、0.943、0.68和0.814,并发现相关系数与物质成分含量呈正相关,表明低分辨率光谱仪用于绿茶内在成分无损伤检测具有可行性。(2)首次提出移动窗口-BP神经网络(MW-BPANN)和诱变遗传算法(IMGA)两种特征光谱波长提取算法用于提取产地溯源模型特征波长。经MW-BPANN算法提取特征波长后,所建立SVM产地识别模型的识别率由91.67%提高到98.33%;由诱变遗传算法进行五步特征波长提取后,从156个波长中提取得到11个特征波长(1472.76nm、1499.835nm、1513.342nm、1540.295nm、1785.308nm、1856.495 nm、1977.446 nm、1996.298 nm、2033.792 nm、2120.156nm、2287.833 nm),模型预测识别率达到100%。实验结果表明,在不进行理化分析的前提下利用两种方法可以有效进行特征波长提取,切实提高模型预测精度,提高运算效率,为专用波段光谱感知节点的设计提供特征波长参考。(3)基于GUIDE图形用户接口开发环境,使用M语言开发了一套通用型近红外光谱分析软件(ARCO-NIR),软件根据NIR分析流程,采用模块化设计思想依次设计了预处理模块(异常值剔除和光谱预处理)、特征波长提取模块(MW-BPANN、MW-PLS和IMGA三种方法)、定性识别模块(PCA、PLS、BP-ANN和SVM四种方法)和定量回归模块(PLS和BP-ANN两种方法)。软件界面简洁、流程清晰,易于非专业人员快速上手。(4)为弥补航天遥感和地物光谱仪在数据精细度和探测效率方面的不足,以上海技术物理研究所研制的光谱组件为核心分光和感知元件,研制了新型光谱感知节点样机一台。该节点可搭载无人机进行超低空遥感探测,或构筑新型光谱传感物联网。主要研究内容和结果如下:①为节点设计被动光源条件下透射型入射光学系统,以可变光阑作为像面光阑进行视场调控,利用柱面镜进行光束整形,视场角1.8～14.8°可调,光学系统尺寸Φ25.4 × 112.37 mm,有效探测距离50 m。②设计节点光谱数据采集与处理系统,包括节点硬件电路设计和光谱采集软件开发两部分。硬件电路部分选用FPGA和MSP430系列单片机进行整体方案设计,使用nRF905无线通信模块实现光谱数据无线转发,电源模块选用5 V移动电源,系统总功耗小于300 mW,无线传输距离大于150 m;光谱采集软件部分采用MATLAB串口通信技术和GUI编程技术进行开发,可实现对光谱数据的快速采集、无线传输、实时处理与显示的功能。③完成对节点的机械设计、加工与装调。机械设计包括对前端入射光学系统的镜筒设计、节点外壳设计以及镜筒与外壳之间的夹持部件设计,全部机械部件均采用铝制材料并进行表面氧化发黑磨砂处理,以减少杂散光影响。使用卡环扳手和三维精密平移台对节点进行装调,完成样机一台,节点外形尺寸122mm×91mm×58 mm。④对节点进行波长标定与性能测试。使用卓立汉光Omni-λ5008型单色仪对节点进行波长标定和分辨率测试,并分别使用SRM2350a标准玻璃和氙灯对节点波长准确性进行测试,实验结果表明节点波长范围1355～1565 nm,波长准确性达到2 nm,波长分辨率为7 nm。采用氧化钐粉末验证节点吸光度准确性,测试结果与爱万提斯光谱仪测量结果完全吻合,表明节点可有效准确采集吸光度光谱。对节点进行户外实验(环境光强34940 Lux,视场角2.7°,积分时间20 ms),验证光学系统探测距离,节点可采集50 m远树叶反射光谱。(5)克服透射式入射光学系统在微型化和轻便化设计方面的不足,提出了"微透镜阵列+反光杯+柱面镜"的光谱感知节点反射式入射光学系统设计方案,要求50m低空下探测地面宽度为10m,并要求全部视场内的光线进入到所有像元。该方案中由微透镜阵列限制视场和控制入射光分布,两片旋转抛物镜构成的反光杯用于光束缩束,柱面镜用于光束整形。根据天气条件计算得出红外大气传输损耗模型,并由探测目标光谱反射率、探测距离、大气质量、入射光的反射和透射损耗等条件,推导出光学系统外围尺寸计算公式,通过理论计算得到主镜焦距和光学系统口径等参数。利用ZEMAX光学设计软件对单元微透镜参数、光学系统元件尺寸和光束形状进行优化设计,并借助TracePro光学仿真软件对光学系统进行100万条光线追光分析,分析结果表明所设计光学系统光斑尺寸和光斑能量满足设计指标。光学系统尺寸Φ24.572 × 34.3 mm,满足节点微型化设计要求。