基于PCA-SVR的油菜氮素光谱特征定量分析模型

• 作者: 张晓东 毛罕平 程秀花
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 农学
• 关键词: 油菜 氮素 光谱分析 主成分分析 支持向量机
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 所属期刊栏目: 农业自动化与环境控制
• 页码范围: 161-165
• 页数: 5页
• 分类号: S121|O657.3
• 字数: 4427字
• 语种: 中文

摘要

研究了采用光谱分析技术对油菜植株全氮进行定量分析的方法.采用逐步回归法对氮素的光谱特征波长进行选择,为克服光谱变量间多重共线性的影响,对变量进行了主成分分析(PCA),为提高模型的拟合优度,应用支持向量机回归(SVR)建立油菜氮素的定量分析模型.对不同氮素水平的油菜冠层光谱数据进行分析,结果表明,406、460、556、634、662、675nm的光谱反射率与油菜含氮量呈极显著相关.植株全氮SVR模型预测值与实测值的相关系数为0.89,模型的检验误差(RMSE)为2.51.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程秀花	扬州大学动物科学与技术学院	24	144	7.0	11.0