基于近红外光谱技术的果树花期树种识别方法

文献类型： 中文期刊

第一作者： 王晓丽

作者： 王晓丽;张晓丽;周国民

作者机构：

关键词： 经济林学;果树花期;光谱分析;分类识别;PLS-DA;O-PLS-DA;BP

期刊名称： 浙江农林大学学报

ISSN： 2095-0756

年卷期： 2017 年 34 卷 06 期

页码： 1008-1015

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 为建立果树花期树种识别的有效模型,利用ASD Field Spec 3全波段便携式光谱分析仪采集了4种果树花期花的光谱数据。利用剔除异常光谱、5点移动平滑等技术对4种果树花期花的光谱反射率进行预处理,使用连续投影算法(SPA)进行有效波长选取并获得7个波长下的反射光谱,同时增加了590 nm和720 nm处2个波形差异大的光谱,与归一化植被指数(INDV)和比值植被指数(IRV)共11个特征波段作为分类建模数据,建立了偏最小二乘判别分析(PLS-DA),正交偏最小二乘判别分析(O-PL-DA)和基于误差反向传播算法的多层前向神经网络(BP)算法3种识别模型。结果表明:对测试样本的识别率由高到低依次为BP(93.90%)>O-PLS-DA(81.82%)>PLS-DA(76.36%)。综合研究认为:在优选波段的基础上,对果树花期树种判别应优选BP神经网络模型。

分类号： S66

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