基于小波变换和BP神经网络的水稻冠层重金属含量反演

• 作者: 刘湘南 刘玮琦 庄连英 李旭青 李杰 李龙
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 农学
• 关键词: 小波变换 高光谱 重金属胁迫 农作物污染 反演模型
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 农业信息化工程
• 页码范围: 226-232
• 页数: 7页
• 分类号: S127
• 字数: 5603字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2019.06.025

摘要

自然农田生态系统中,农作物的各种生化参数受重金属污染胁迫后虽表现异常,但其特征往往极为微弱,极不稳定.利用处理非稳定信号方法中常用的信号处理方法——小波分析法(Db-5),对水稻的光谱反射率数据进行处理,有效提取光谱信号中受重金属污染胁迫而潜藏的一些“突变”弱信息.利用Db-5小波基进行小波变换,从中选取具有异常光谱特征的奇异点,利用奇异点对应波段(716、745、766 nm)的光谱反射率构建反向传播(BP)神经网络模型,对水稻冠层4种重金属含量进行反演.将利用模型得到的预测值与实测值进行相关性分析,结果表明,基于BP神经网络的水稻冠层重金属含量反演模型对于实验区镉、铅、汞、砷4种重金属胁迫,具有良好的反演效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李杰		16	38	3.0	5.0
2	庄连英	北华航天工业学院计算机与遥感信息技术学院	14	55	5.0	7.0
3	李龙	北华航天工业学院计算机与遥感信息技术学院	2	3	1.0	1.0
7	李旭青	北华航天工业学院计算机与遥感信息技术学院	5	8	2.0	2.0
11	刘玮琦	北华航天工业学院计算机与遥感信息技术学院	1	3	1.0	1.0