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摘要:
为实现玉米叶片叶绿素含量的快速无损测定,采集不同氮素水平的玉米叶片,制备校正集样本60个,验证集样本16个,获取400~1 100 nm波段范围的高光谱数据和相应叶绿素含量.采用变量标准化、13点平滑、一阶导数3种预处理方法结合,根据相关系数图谱选择470~760 nm波段作为光谱数据分析对象;利用最小二乘支持向量机建立玉米叶片叶绿素含量与高光谱数据的定量分析模型,基于交叉验证的网格搜索寻找LS-SVM的最优参数,建立LS-SVM模型;所建立的校正模型相关系数为0.96,验证相关系数为0.93.研究结果为高光谱技术在精准减量施肥遥感检测中的应用提供了技术基础.
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文献信息
篇名 基于LS-SVM和高光谱技术的玉米叶片叶绿素含量检测
来源期刊 江苏大学学报(自然科学版) 学科 农学
关键词 玉米叶片 叶绿素含量 高光谱成像 最小二乘支持向量机 检测
年,卷(期) 2011,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 125-128,174
页数 分类号 S513|S123
字数 4024字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-7775.2011.02.001
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 彭彦昆 中国农业大学工学院 135 1809 24.0 36.0
3 吴建虎 中国农业大学工学院 12 432 10.0 12.0
4 王秀 中国农业大学工学院 6 76 3.0 6.0
5 黄慧 中国农业大学工学院 5 190 5.0 5.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
玉米叶片
叶绿素含量
高光谱成像
最小二乘支持向量机
检测
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
江苏大学学报(自然科学版)
双月刊
1671-7775
32-1668/N
大16开
江苏省镇江市梦溪园巷30号
28-83
1980
chi
出版文献量(篇)
2980
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2
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