最优权重组合模型和高光谱估算苹果叶片全磷含量

• 作者: 冯海宽 李振海 杨福芹 杨贵军 王衍安 贺鹏 郭建华
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 农学
• 关键词: 光谱分析 磷 模型 苹果叶片 最优权重 RBF神经网络
• 年，卷（期）: 2016,（7）
• 所属期刊栏目: 农业信息与电气技术
• 页码范围: 173-180
• 页数: 8页
• 分类号: S25
• 字数: 7073字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.2016.07.024

摘要

为了估算苹果叶片全磷含量，该文使用2012年和2013年在山东省肥城市潮泉镇下寨村的2个苹果示范园获取的整个生育期苹果叶片全磷含量和对应的叶片光谱数据，建立了预测苹果叶片全磷含量的最优权重组合模型。首先分析了苹果叶片全磷含量和原始光谱的相关关系，确定了以553和722 nm为苹果叶片全磷含量的诊断波段；根据叶片全磷含量与400～2500 nm范围两两组合的决定系数等值线图，确立了对苹果叶片全磷含量敏感的546和521 nm、553和518 nm组合的归一化差值指数和543和525 nm、1394和718 nm组合的比值指数；最后以553和722 nm的反射率以及546和521 nm、553和518 nm组合的归一化差值指数和543和525 nm、1394和718 nm组合的比值指数为自变量，构建了基于苹果叶片全磷含量的最优权重组合模型，实现了对苹果叶片全磷含量的高光谱估算。结果表明，最优权重组合模型无论是建模集还是验证集，其预测能力（R2=0.94）要优于该文中的6种统计方法（平均 R2=0.82），研究结果为快速无损诊断苹果叶片的磷素状况提供新的技术途径。