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摘要:
[目的]比较筛选高光谱数据预处理方法和水稻叶片SPAD值估测模型,为利用高光谱技术测定水稻叶片叶绿素含量提供依据.[方法]研究对象为96份不同施肥处理下的水稻叶片样本,利用ASD FildSpec 4测定叶片光谱,采用叶绿素计SPAD-502测定SPAD值.采用7种光谱预处理方法处理350~2500 nm光谱,结合3种回归模型(偏最小二乘、支持向量机和随机森林算法),建立了高光谱反射率与水稻叶片SPAD值的映射关系,比较了模型的预测精度.[结果](1)BC、SG、SG+BC、SG+SNV预处理提高了PLSR模型验证集建模精度;SG、SG+BC预处理提高了SVR模型验证集建模精度;SG、SG+BC、SG+MSC、SG+SNV提高了RFR模型验证集建模精度;(2)SG+BC预处理能提高PLSR、SVR、RFR模型建模精度,说明采用消除信号不稳定造成的噪声、背景细小噪声和低频信号干扰对于提高水稻叶片的高光谱反演精度有重要的作用.(3)数据预处理后RFR模型精度最佳,验证集的平均决定系数R2为0.84,RMSE为13.70,RPD为2.59.[结论]SG及其复合预处理方法与随机森林回归模型结合使用,可作为高光谱估测水稻叶片SPAD值的参考方法.
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文献信息
篇名 高光谱估测稻叶SPAD值预处理方法与模型比较
来源期刊 江西农业大学学报 学科 农学
关键词 水稻叶片 SPAD 高光谱 预处理
年,卷(期) 2020,(6) 所属期刊栏目 作物科学
研究方向 页码范围 1130-1138
页数 9页 分类号 S511|T179
字数 语种 中文
DOI 10.13836/j.jjau.2020126
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 郭熙 92 1001 16.0 27.0
2 王芳东 3 18 2.0 3.0
3 严志雁 1 0 0.0 0.0
4 丁建 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
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水稻叶片
SPAD
高光谱
预处理
研究起点
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相关学者/机构
期刊影响力
江西农业大学学报
双月刊
1000-2286
36-1028/S
大16开
江西省南昌市志敏大道1101号
44-102
1979
chi
出版文献量(篇)
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