不同生长期柑橘叶片磷含量的高光谱预测模型

• 作者: Wei Xiang 全东平 刘永鑫 岳学军 洪添胜 王健
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 农学
• 关键词: 模型 光谱分析 监测 高光谱 流形学习算法 柑橘叶片 磷含量
• 年，卷（期）: 2015,（8）
• 所属期刊栏目: 农业信息与电气技术
• 页码范围: 207-213
• 页数: 7页
• 分类号: S127
• 字数: 5609字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-6819.2015.08.030

摘要

针对传统柑橘叶片磷含量检测耗时费力、操作繁琐且损伤叶片等弊端，该研究引入高光谱信息探索柑橘叶片磷含量快速无损检测与预测模型，选ASD FieldSpec 3光谱仪采集柑橘4个重要生长期的叶片反射光谱，同步采用硫酸-双氧水消煮-钼锑抗比色法测定叶片的磷含量；先用正交试验确定小波去噪的最佳去噪参数组合，再分别选拉普拉斯特征映射（laplacian eigenmaps，LE）、局部线性嵌入（locally-linear embedding，LLE）、局部切空间对齐（local tangent space alignment， LTSA）、等距映射（isometric mapping，Isomap）和最大方差展开（maximum variance unfolding，MVU）5种典型的流形学习算法对去噪后的光谱数据进行降维和特征提取，进而建立基于支持向量机回归（support vector regression，SVR）的柑橘叶片磷含量预测模型。结果表明，基于一阶导数谱的Isomap-SVR建模结果最佳，全生长期校正集和验证集模型决定系数分别为0.9430和0.8949。试验表明，5种流形学习算法皆适用于对柑橘叶片磷含量的预测，为高光谱检测技术用于柑橘树长势监测和营养诊断提供了参考。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	洪添胜	华南农业大学工程学院	167	2833	28.0	45.0
2	岳学军	华南农业大学工程学院	52	676	15.0	25.0
3	刘永鑫	华南农业大学工程学院	11	195	8.0	11.0
4	全东平	华南农业大学工程学院	6	109	5.0	6.0
5	王健	华南农业大学工程学院	4	35	4.0	4.0