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摘要:
快捷、准确、无损地检测柑橘叶片氮(N)素含量,对柑橘树N肥施用的精准动态管理有重大现实意义.以117株园栽罗岗橙为试验研究对象,在不同生长期用ASD公司的FieldSpec3采集柑橘树健康叶片的高光谱反射值,以高光谱反射数据或其变换形式作为柑橘树样本多元矢量描述;用凯氏定氮法同期检测出柑橘树叶的真实 N素含量值;在用 PCA 对高维光谱矢量降维的基础上,利用支持矢量回归算法(SVR)建立高光谱多元表达和 N素含量间的映射关系,以实现任意柑橘树N素含量的预测分析.试验结果表明,测试集上预测值和真实值间的平方决定系数R2为0.9730,平均相对误差为0.9033%,均方误差MSE为0.090343,证明了该方法的有效性,为利用高光谱技术进行柑橘树N素含量的无损检测提供了参考.
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文献信息
篇名 基于高光谱的柑橘叶片氮素含量多元回归分析
来源期刊 农业工程学报 学科 农学
关键词 N元素 回归分析 高光谱 柑橘叶片 SVR
年,卷(期) 2013,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 132-138
页数 分类号 S24
字数 5761字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-6819.2013.05.018
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 吴伟斌 华南农业大学南方农业机械与装备关键技术省部共建教育部重点实验室 62 675 12.0 24.0
2 洪添胜 华南农业大学南方农业机械与装备关键技术省部共建教育部重点实验室 167 2833 28.0 45.0
3 岳学军 华南农业大学南方农业机械与装备关键技术省部共建教育部重点实验室 52 676 15.0 25.0
4 徐兴 17 214 8.0 14.0
5 蔡坤 华南农业大学南方农业机械与装备关键技术省部共建教育部重点实验室 24 141 5.0 11.0
6 黄双萍 华南农业大学南方农业机械与装备关键技术省部共建教育部重点实验室 12 101 4.0 10.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
N元素
回归分析
高光谱
柑橘叶片
SVR
研究起点
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
农业工程学报
半月刊
1002-6819
11-2047/S
大16开
北京朝阳区麦子店街41号
18-57
1985
chi
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