利用高光谱反射率预测枸杞叶片氮素含量

文献类型： 中文期刊

第一作者： 李永梅

作者： 李永梅;张立根;张鹏程

作者机构：

关键词： 氮素;枸杞;随机森林回归模型;高光谱反射率;一阶微分;二阶微分;连续统去除法

期刊名称： 宁夏农林科技

ISSN： 1002-204X

年卷期： 2024 年 65 卷 006 期

页码： 48-54

摘要： 为实现枸杞氮素含量的快速无损监测,以“宁杞7号”为研究对象,同步测定枸杞叶片光谱反射率与叶片氮素含量,选用快速傅里叶变换(FFT)对测定的枸杞叶片光谱进行平滑滤波处理,并获取原始光谱(OS)。采用一阶微分、二阶微分及连续统去除法对原始光谱进行变换处理,获取枸杞叶片一阶微分光谱(FDS)、二阶微分光谱(SDS)及连续统去除光谱(CRS),将原始光谱及3种变式光谱分别与叶片氮素含量进行相关性分析,进而筛选出敏感波长,并构建预测枸杞叶片氮素含量的随机森林回归模型(RFRM)和多元线性回归模型(MLRM)。结果表明,基于3种变换光谱构建的RFRM和MLRM的预测精度均优于基于OS构建的模型;其中:基于FDS构建的模型预测效果最优,其次为基于SDS和基于CRS构建的模型,基于OS构建的模型预测精度最差。同时表明,RFRM的拟合度均优于MLRM,基于原始光谱OS、一阶微分光谱FDS、二阶微分光谱SDS和连续统去除光谱CRS构建的RFRM,同MLRM相比,其模型拟合度分别提高0.258、0.259、0.275和0.291,RMSE分别降低0.044、0.054、0.059、0.076,MAE分别降低0.045、0.043、0.066、0.059。基于FFT+FDS组合方法下筛选的敏感波长构建的RFRM,其建模数据集的拟合度、RMSE和MAE分别为0.897、0.071和0.058,检验数据集的决定系数、RMSE和MAE分别为0.689、0.129和0.102,模型具有良好的精度和稳定性,可作为枸杞叶片氮素的高光谱估测方法。

分类号： S567.19

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