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水稻叶片SPAD值的高光谱估算模型
水稻叶片SPAD值的高光谱估算模型
作者:
孙爱珍
孙玉婷
易文龙
杨红云
梅芳
原文服务方:
南方农业学报
水稻
SPAD值
高光谱
多元逐步线性回归
支持向量机回归
摘要:
[目的]构建水稻叶片SPAD值的高光谱精确估算模型,为进一步提高高光谱对水稻SPAD值反演估算精度提供参考依据.[方法]利用SPAD-502型叶绿素测定仪测量水稻叶片SPAD值,以FieldSpec 4光谱仪采集水稻叶片光谱数据.通过分析光谱植被指数、位置参数与SPAD值的相关性,构建4个水稻叶片SPAD值高光谱估测模型,即逐步多元线性回归(SMLR)模型、支持向量机回归(SVR)模型、基于主成分分析的支持向量机回归(PCA+SVR)模型和以逐步多元线性回归确定最佳参数的支持向量机回归(SMLR+SVR)模型;并采用均方根误差(RMSE)、平方相关系数(R2)、相对分析误差(RPD)和平均相对误差(MRE)等指标对模型进行评价.[结果]在分析的15个光谱特征参数中,除黄边位置(λy)无显著相关外(P>0.01),水稻叶片SPAD值与叶片光谱位置参数及植被指数参数间存在显著相关性,选择相关系数大于0.800的5个植被指数参数(VOG1、VOG2、VOG3、CARI和PRI)和7个光谱位置参数[蓝边面积(SDb)、黄边振幅(Dy)、黄边面积(SDy)、绿峰反射率(Rg)、红谷净深度(Hr)、蓝边振幅(Db)和红边位置(λh)]作为输入变量构建水稻叶片SPAD值的估测模型.R2和RPD值越大,RMSE和MRE值越小,则表明模型的性能越好,估算精度高.比较4个模型训练与测试结果的R2、RMSE、MRE和RPD可知,在模型估算精度上,SMLR+SVR模型高于SMLR模型,PCA+SVR模型高于SVR模型.总体上,SMLR+SVR模型能更好地实现对水稻叶片SPAD值的预测,其模型各项评价指标R2、RMSE、MRE和RPD分别为0.856、2.076、3.984%和2.550.[建议]进一步挖掘分析光谱特征参数与水稻叶片SPAD值间的关系,提出新的光谱特征参数或优化特征参数选择组合方法,增加回归建模算法,提高高光谱对水稻叶片SPAD值的有效估算.采集水稻冠层高光谱图像,反演出高光谱图像中的水稻冠层SPAD值,研究冠层SPAD与水稻长势关系,为水稻科学管理提供技术支持.
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文献信息
篇名
水稻叶片SPAD值的高光谱估算模型
来源期刊
南方农业学报
学科
关键词
水稻
SPAD值
高光谱
多元逐步线性回归
支持向量机回归
年,卷(期)
2020,(5)
所属期刊栏目
专题:稻
研究方向
页码范围
1062-1069
页数
8页
分类号
S511.01|S126
字数
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.2095-1191.2020.05.010
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
梅芳
江西农业大学计算机与信息工程学院
9
7
2.0
2.0
2
杨红云
江西农业大学软件学院
35
172
9.0
11.0
3
易文龙
江西农业大学软件学院
11
15
2.0
3.0
4
孙爱珍
江西农业大学计算机与信息工程学院
21
85
6.0
8.0
5
孙玉婷
江西农业大学计算机与信息工程学院
6
13
3.0
3.0
传播情况
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版权信息
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共引文献
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参考文献
(25)
节点文献
引证文献
(0)
同被引文献
(0)
二级引证文献
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研究主题发展历程
节点文献
水稻
SPAD值
高光谱
多元逐步线性回归
支持向量机回归
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
南方农业学报
主办单位:
广西壮族自治区农业科学院
出版周期:
月刊
ISSN:
2095-1191
CN:
45-1381/S
开本:
大16开
出版地:
邮发代号:
创刊时间:
1964-01-01
语种:
chi
出版文献量(篇)
7029
总下载数(次)
0
总被引数(次)
43586
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