基于反射光谱的PCA及BP神经网络法预测甘蔗叶片叶绿素含量

• 作者: 丁永军 刘小阳 周永华 李修华 赵立安 陈晓 马绍对
• 来源期刊: 计算技术与自动化
• 关键词: 甘蔗叶片 光谱反射率 叶绿素含量 PCA算法 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 控制系统与自动化装置
• 页码范围: 36-39
• 页数: 4页
• 分类号: O657.3|TP722.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6199.2017.01.008

摘要

叶绿素是植物进行光合作用的重要色素,叶绿素含量可以作为评价植物生长状况的重要参数.本研究基于甘蔗叶片的反射光谱,利用PCA及BP神经网络算法,建立了甘蔗叶片的叶绿素含量预测模型.PCA算法可以在尽可能少地丢失有用光谱信息的前提下,降低输入光谱矩阵的维数,最大限度地减少冗余信息.BP神经网络算法因其良好的非线性逼近能力可大大提高该模型的预测精度.研究发现:基于PCA和BP算法建立的叶绿素含量预测模型,其预测值与实测值之间的R2达0.8929,表明该模型具有较高的预测能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周永华	广西大学电气工程学院	39	189	7.0	12.0
2	丁永军	兰州城市学院信息工程学院	9	36	4.0	5.0
3	李修华	广西大学电气工程学院	18	45	5.0	6.0
4	陈晓	广西大学电气工程学院	5	32	3.0	5.0
5	赵立安	广西大学电气工程学院	4	8	1.0	2.0
6	马绍对	广西大学电气工程学院	4	8	1.0	2.0
7	刘小阳	广西大学电气工程学院	1	1	1.0	1.0