基于冠层光谱特性的水稻叶片含水率模型

• 作者: 孙俊 张晓东 毛罕平 羊一清
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 农学
• 关键词: 光谱分析 遗传算法 神经网络 多元线性回归分析 水稻
• 年，卷（期）: 2009,（9）
• 所属期刊栏目: 农业信息与电气技术
• 页码范围: 133-136
• 页数: 4页
• 分类号: S511|S127
• 字数: 2813字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-6819.2009.09.024

摘要

基于水稻叶片含水状况与冠层光谱反射率存在关联,尝试构建水稻叶片含水率模型.在水稻生长的孕穗期,同时测量室外水稻冠层光谱反射率和叶片含水率,依据水稻叶片含水率与各光谱波段反射率之间的相关性系数,选取高相关性系数对应的光谱特征波段.采用遗传算法对BP神经网络的初始权值进行优化处理.分别应用BP神经网络和GA-BP-Network、传统多元线性回归方法建立预测模型.试验表明,GA-BP-Network模型的预测含水率值与真实值平均误差率为3.9%,最大误差率为6.1%,均比BP神经网络、传统多元线性回归预测模型有了很大的改善,提高了预测水稻叶片含水率的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张晓东	江苏大学江苏省现代农业装备与技术质量点实验室	43	494	15.0	20.0
2	毛罕平	江苏大学江苏省现代农业装备与技术质量点实验室	235	4472	37.0	54.0
3	孙俊	江苏大学江苏省现代农业装备与技术质量点实验室	133	1226	19.0	28.0
7	羊一清	江苏大学江苏省现代农业装备与技术质量点实验室	4	44	3.0	4.0