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       
摘要:
探索一种快速优选农作物氮素光谱波长方法,对确定作物氮含量有重要意义.基于均匀试验的“均衡分布”特性,设计了一种改进粒子群法.通过均匀分布初始粒子群,采用较少样本点来详细描述优化空间,从而解决标准粒子群法易于陷入局部最优解的问题,并加快了优化收敛速度.应用此改进算法快速提取大豆、棉花、玉米三种作物氮素光谱信息,结合偏最小二乘法(PLS)建立校正模型,结果表明,优选后的波长数目降低约93%,减少了工作量,提高了检测速度,且此结果与提取的三种作物冠层光谱反射特征波段相对应.根据优选后波长建立的校正模型的预测精度提高约34%,增强了预测建模能力,验证了该方法快速提取光谱信息的可行性和有效性.
推荐文章
基于SVM与RF的无人机高光谱农作物精细分类
无人机高光谱
特征提取
影像分类
随机森林
支持向量机
基于随机森林法的农作物高光谱遥感识别
森林经理学
高光谱遥感
光谱特征
农作物
随机森林
分类
基于多时相SAR对农作物种植区信息的提取研究
遥感
ENVISAT-1雷达数据
农作物种植区信息
监督分类
散射机制
基于光谱信息的作物氮素营养无损监测技术
作物
氮素营养
光谱遥感
无损监测
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 快速提取农作物氮素光谱信息实验研究
来源期刊 光谱学与光谱分析 学科 化学
关键词 粒子群(PSO) 波长优选 均匀试验 氮含量 光谱
年,卷(期) 2012,(8) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 2185-2189
页数 分类号 O657.3
字数 4030字 语种 中文
DOI 10.3964/j.issn.1000-0593(2012)08-2185-05
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 吴文福 吉林大学生物与农业工程学院 103 1065 20.0 28.0
2 徐涛 吉林大学机械科学与工程学院 67 275 9.0 14.0
3 徐天爽 吉林大学机械科学与工程学院 14 66 3.0 8.0
4 朱航 吉林大学机械科学与工程学院 12 48 3.0 6.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (0)
节点文献
引证文献  (5)
同被引文献  (15)
二级引证文献  (46)
2012(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2015(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2016(9)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(9)
2017(9)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(8)
2018(12)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(11)
2019(11)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(11)
2020(8)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(7)
研究主题发展历程
节点文献
粒子群(PSO)
波长优选
均匀试验
氮含量
光谱
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
光谱学与光谱分析
月刊
1000-0593
11-2200/O4
大16开
北京市海淀区学院南路76号钢铁研究总院
82-68
1981
chi
出版文献量(篇)
13956
总下载数(次)
19
总被引数(次)
127726
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导