文献类型： 中文期刊
第一作者： 张黎黎
作者： 张黎黎;吕霞
作者机构：
关键词： 叶绿素;Gram-Schmidt算法;PROSPECT模型;光谱分析
期刊名称： 农业科技与装备
ISSN： 1674-1161
年卷期： 2021 年 005 期
页码： 23-25
摘要： 叶绿素含量是反映作物生长状态及产量的重要指标.高光谱技术是近年来较为常见的检测作物生物量的方法之一,但高光谱数据直接建模分析复杂度增大.提出一种基于Gram-Schmidt的降维方法,对以PROSPECT模型模拟数据作为建模集的光谱进行Gram-Schmidt变换,找到投影空间构造主基底,实现高光谱降维,建立光谱与叶绿素含量之间的模型,将实际测量的数据作为验证集.基于Gram-Schmidt的降维方法可降低维度到5维,交叉验证结果R2为0.775,MSE为0.062,通过与主成分分析法进行对比证明了该方法的有效性.研究结果对植物叶片的叶绿素含量估测与高光谱降维具有重要意义.
分类号： S127
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