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基于高光谱和PLS-LS-SVM的冬小麦叶绿素含量检测
基于高光谱和PLS-LS-SVM的冬小麦叶绿素含量检测
作者:
彭彦昆
王伟
王秀
马伟
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
冬小麦
叶绿素含量
高光谱成像
偏最小二乘
最小二乘支持向量机
摘要:
定量测定小麦叶片叶绿素含量在小麦估产、农情监测等方面具有重要意义.本研究验证高光谱成像技术结合偏最小二乘-最小二乘支持向量机(PLS-LS-SVM)建模方法预测大田冬小麦叶绿素含量的可行性.首先利用所搭建高光谱成像系统以线扫描方式获取大田冬小麦叶片反射光谱,进而得到其立方体图像数据,并在小麦叶片光谱图像上选择感兴趣区域计算出光谱平均反射率值.为保证PLS-LS-SVM模型的鲁棒性和预测稳定性,首先通过PLS方法解决多重共线性问题并将输入变量维数减至4维,然后利用LS-SVM进行训练建模.所建叶绿素含量预测模型的决定系数达R2=0.8459,预测均方根误差RMSEV=0.4370.研究结果表明,基于高光谱成像系统,采用PLS-LS-SVM建立模型用来预测大田冬小麦叶绿素含量是完全可行的.
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灌溉地
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内容分析
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文献信息
篇名
基于高光谱和PLS-LS-SVM的冬小麦叶绿素含量检测
来源期刊
农机化研究
学科
农学
关键词
冬小麦
叶绿素含量
高光谱成像
偏最小二乘
最小二乘支持向量机
年,卷(期)
2010,(9)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
170-175
页数
分类号
S512.1+1
字数
4797字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1003-188X.2010.09.044
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
王伟
中国农业大学工学院
112
1494
21.0
35.0
2
王秀
106
1927
23.0
41.0
3
彭彦昆
中国农业大学工学院
135
1809
24.0
36.0
4
马伟
30
257
10.0
15.0
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节点文献
冬小麦
叶绿素含量
高光谱成像
偏最小二乘
最小二乘支持向量机
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
农机化研究
主办单位:
黑龙江省农业机械工程科学研究院
黑龙江省农业机械学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1003-188X
CN:
23-1233/S
开本:
大16开
出版地:
黑龙江哈尔滨市哈平路156号
邮发代号:
14-324
创刊时间:
1979
语种:
chi
出版文献量(篇)
14318
总下载数(次)
39
总被引数(次)
94283
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