基于高光谱的大豆含杂率反演模型

• 作者: 倪有亮 张光跃 徐金山 金诚谦 陈满
• 来源期刊: 中国农业大学学报
• 学科: 化学
• 关键词: 大豆 含杂率 机械化作业 支持向量机回归分析 高光谱
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 页码范围: 160-167
• 页数: 8页
• 分类号: O657.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.11841/j.issn.1007-4333.2019.09.17

摘要

针对大豆联合收割机械作业合杂率在线检测手段缺乏的问题,以亚丰4YZL-5S联合收获机机械化收获的大豆样本为研究对象,在室内测定大豆样本的含杂率;利用ASD FieldSpec 4 Wide-Res型地物光谱仪测量大豆样本的光谱数据,经数据预处理和数学变换后获得2种光谱指标,即原始光谱数据(REF)和原始光谱经倒数之对数预处理后的数据(LR),应用波段间自相关分析筛选出不同指标的大豆样本光谱的特征波长,并采用支持向量机回归分析构建基于不同指标的大豆样本含杂率的反演模型,在此基础上对反演结果进行精度验证和比较.试验结果表明:各预处理条件下的大豆含杂率敏感波段不同,其中REF的特征波段为512,738,851,1 104,2 003,2 179 nm;LR的特征波段为519,637,820,924,1 121,1 933,2 050,2 138 nm.本研究建立的含杂率反演模型的建模决定系数＞0.86,验证决定系数＞0.79,均方根误差＜0.32,相对分析误差＞1.7,表明模型具有较强的拟合效果和预测能力.相比较而言,利用REF建立的反演模型的反演效果略优于LR.本研究建立的大豆样本含杂率光谱反演模型能够实现含杂率的在线预测,为大豆机械化作业中含杂率的在线快速监测提供了新途径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	金诚谦		28	42	3.0	6.0
2	陈满		9	18	3.0	4.0
3	倪有亮		9	2	1.0	1.0
4	徐金山		5	6	2.0	2.0
5	张光跃		4	7	2.0	2.0