基于高光谱成像技术的甜菜叶片氮素遥感估测

• 作者: 张晶1 张珏1,2 田海清1
• 来源期刊: 中山大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 高光谱图像 甜菜 叶片ρN 特征波长 支持向量机
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 页码范围: 103-112
• 页数: 10页
• 分类号: TH744.12+1
• 字数: 5875字
• 语种: 中文

摘要

为验证高光谱成像技术在甜菜叶片氮素估测方面的可行性,以田间试验为基础,利用高光谱成像系统获取高光谱图像.通过分析不同预处理(Savitzky-golay平滑(S-G)、 标准正态变换(SNV)、 多元散射校正(MSC)以及一阶微分(FD))下光谱反射率与叶片ρN的相关关系,确定敏感波段,在此基础上,构建偏最小二乘(PLS)模型,探究不同预处理方法对模型的影响.为简化模型,利用连续投影法提取特征波长并构建光谱参数(RDI),分别以敏感波段范围内的全波长,特征波长和RDI为自变量,建立PLS和支持向量机(SVM)预测模型,研究不同输入变量下的模型预测精度.结果表明:甜菜叶片ρN的敏感波段范围为700～900 nm;SNV预处理后,模型的预测效果最好;利用连续投影算法(SPA)提取的特征波长为716、757、789、822和899 nm;基于RDI的SVM模型对甜菜叶片ρN的预测效果最佳,预测集的决定系数为0.78,均方根误差为3.08 g/kg,相对分析误差为1.47.研究为无损、 快速、 经济估测甜菜叶片氮素营养提供了理论参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张晶1	内蒙古农业大学机电工程学院	1	6	1.0	1.0
2	张珏1,2	内蒙古农业大学机电工程学院	1	6	1.0	1.0
6	田海清1	内蒙古农业大学机电工程学院	1	6	1.0	1.0