基于叶绿素荧光图像的辣椒叶片氮含量的预测

• 作者: 李成光 杨一璐 汪小旵 白如月 赵博
• 来源期刊: 湖南农业大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 辣椒叶片 氮含量 叶绿素荧光图像 数字图像处理技术
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 农业工程
• 页码范围: 108-111
• 页数: 4页
• 分类号: TP274.+5
• 字数: 2158字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13331/j.cnki.jhau.2017.01.019

摘要

提取辣椒叶片的25个叶绿素荧光图像的特征参数，其中18个特征参数与氮含量呈极显著相关(P<0.01)。用主成分分析法(PCA)提取主要特征参数，将其结果作为遗传算法优化的反向传播人工神经网络(BPNN)、广义回归神经网络(GRNN)和多元线性回归(MLR)模型的输入变量，分别建立辣椒叶片氮含量的预测模型，建模集的相关系数分别为0.9592、0.9633、0.9435，预测集的相关系数分别为0.9145、0.8213、0.7741。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪小旵	南京农业大学工学院	90	1480	23.0	34.0
2	李成光	南京农业大学工学院	6	22	3.0	4.0
3	杨一璐	南京农业大学工学院	3	7	2.0	2.0
4	赵博	南京农业大学工学院	4	10	2.0	3.0
5	白如月	南京农业大学工学院	2	6	2.0	2.0