ASD Field Spec3野外便携式高光谱仪诊断冬小麦氮营养

• 作者: YuxinMiao 刘昌华 周兰 岳学智 方征 王哲 王春阳 陈志超
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 农学
• 关键词: 光谱分析 氮 诊断 冬小麦 模型 氮营养指数
• 年，卷（期）: 2018,（19）
• 所属期刊栏目: 农业信息与电气技术
• 页码范围: 162-169
• 页数: 8页
• 分类号: S127
• 字数: 6363字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.2018.19.021

摘要

氮素营养诊断关键在于氮营养指数(nitrogen nutrient index,NNI)预测.对于冬小麦氮营养指数预测模型而言,如何选取预处理方法和建模方法不一而足,不同预处理和模型选取对预测结果精度的影响程度目前还不清楚.该研究以ASD Field Spec3野外便携式高光谱仪采集乐陵市冬小麦冠层高光谱数据,采用10种光谱预处理方法并结合3种模型(偏最小二乘回归、BP神经网络和随机森林算法)建立多种冬小麦氮营养指数高光谱预测模型.对比模型预测精度表明最佳的高光谱建模方法为随机森林算法结合SG卷积平滑预处理所建模型(预测集R2=0.795,RMSE=0.125,RE=11.7％)精度高、可靠性强,是筛选出最佳的冬小麦氮营养指数高光谱预测模型.该研究结果对冬小麦氮营养指数高光谱预测建模具有科学价值,为筛选最优高光谱预处理方法和预测模型提供技术参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘昌华	河南理工大学测绘与国土信息工程学院	59	460	12.0	17.0
2	陈志超	河南理工大学测绘与国土信息工程学院	27	251	10.0	14.0
3	王春阳	河南理工大学测绘与国土信息工程学院	11	34	4.0	5.0
4	王哲	河南理工大学测绘与国土信息工程学院	8	33	3.0	5.0
5	周兰	中国农业大学资源与环境学院	2	24	2.0	2.0
6	岳学智	河南理工大学测绘与国土信息工程学院	2	24	2.0	2.0
7	方征	河南理工大学测绘与国土信息工程学院	1	9	1.0	1.0