不同近红外光谱预处理方法 对胡杨叶片含水量检测模型的影响

• 作者: 刘冠华 姚江河 杨洪坤 白铁成 胡艳培 陈好斌
• 来源期刊: 江苏农业科学
• 学科: 农学
• 关键词: 近红外光谱预处理方法 叶片含水量 标准正态变量变换 SPA PLS
• 年，卷（期）: 2018,（19）
• 所属期刊栏目: 农业工程与信息技术
• 页码范围: 253-257
• 页数: 5页
• 分类号: S718.3|S127
• 字数: 3744字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15889/j.issn.1002-1302.2018.19.066

摘要

近红外光谱预处理是胡杨叶片含水量光谱检测的前提,然而样本背景、电噪声和杂散射等会干扰近红外光谱的测量结果.为了避免以上因素对近红外光谱产生的影响,采用连续投影算法(successive ections algorithm,简称SPA)、数据中心化、归一化和标准正态变量变换方法(standard normal variate transformation,简称SNV)对原始光谱数据进行预处理,使用偏最小二乘法(partial least squares,简称PLS)建立胡杨叶片水分含量检测的校正集和预测集模型.结果表明,直接使用原始光谱,利用SPA算法筛选变量数为7个,模型预测精度为0.97144,RMSPCV为0.046132,相关系数r=0.67424,RMSEP=0.021434;使用原始光谱+标准正态变量变换方法,利用SPA算法筛选变量数为6个,模型预测精度为0.97663,RMSPCV为0.045642,相关系数r=0.77472,RMSEP=0.01824.SNV+SPA预处理方法能够有效地消除噪声和散射,提高模型的预测精度,相关性明显增加,降低数据维数和误差,可用于胡杨叶片水分含量的快速、无损检测,同时对其他作物叶片水分含量光谱预处理检测具有一定的参考意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姚江河	塔里木大学信息工程学院	37	84	4.0	6.0
2	杨洪坤	塔里木大学信息工程学院	3	10	3.0	3.0
3	白铁成	塔里木大学信息工程学院	24	58	4.0	6.0
4	刘冠华	塔里木大学信息工程学院	5	9	2.0	2.0
5	胡艳培	塔里木大学信息工程学院	4	9	2.0	2.0
6	陈好斌	塔里木大学经济与管理学院	2	4	1.0	2.0