基于可见光-近红外光谱特征参数的苹果叶片氮含量预测

• 作者: 冯海宽 戴华阳 李振海 杨福芹 杨贵军
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 化学
• 关键词: 苹果 高光谱遥感 光谱特征 叶片全氮含量
• 年，卷（期）: 2017,（9）
• 所属期刊栏目: 农业信息化工程
• 页码范围: 143-151
• 页数: 9页
• 分类号: TP79|O657.3
• 字数: 5757字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2017.09.018

摘要

苹果叶片氮素是反映苹果品质高低的营养元素之一.为了准确地估算苹果叶片全氮含量(LNC),从可见光-近红外区域的高光谱反射曲线中提取光谱特征参数,应用经验回归分析,实现了对苹果LNC的高光谱监测.研究表明,除了光谱特征曲线面积变量S△EFG显著相关以及面积归一化植被指数(S△CDE-S△FGH)/(S△CEE+S△FGH)不相关外,其余光谱特征参数与苹果LNC都极显著相关,其中光谱特征曲线斜率Kge、Kgprv,光谱特征曲线面积S△ABC、S△BCD,面积比值植被指数S△CDE/S△ABC、S△CDE/S△BCD、S△DEF/S△ABC,面积归一化植被指数(S△CDE-S△ABC)/(S△CDE+S△ABC)、(S△CDE-S△BCD)/(S△CDE+S△BCD)和(S△DEF-S△ABC)/(S△DEF+ S△ABC)可以较好地描述LNC的动态变化,这些特征参数对苹果LNC进行估算是可行的.通过检验,最终确定基于S△CDE/S△ABC、(S△CDE-S△ABC)/(S△CDE+S△ABC)和(S△DEF-S△ABC)/(S△DEF+S△ABC)所构建的模型为预测苹果LNC的理想模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨福芹	河南工程学院土木工程学院	20	31	3.0	5.0
2	杨贵军		26	398	10.0	19.0
3	李振海		7	33	3.0	5.0
4	冯海宽		9	37	2.0	6.0