利用高光谱技术预测采前猕猴桃干物质含量的可行性试验

文献类型: 中文期刊

第一作者: 杨涵

作者: 杨涵;陈谦;王宝刚;李文生;李文志;王炳策;钱建平

作者机构:

关键词: 高光谱;干物质;猕猴桃;预测;采前果实

期刊名称: 农业工程学报

ISSN: 1002-6819

年卷期: 2022 年 38 卷 013 期

页码: 133-140

收录情况: EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要: 为实现采前猕猴桃果实干物质含量的实时、连续、大量预测,该研究就利用高光谱技术在室外开放环境下进行采前猕猴桃干物质含量预测试验.研究以种植于贵州省息烽县、修文县的贵长猕猴桃为试验对象,利用高光谱相机获取采前猕猴桃样本果实的高光谱数据;对原始数据进行白板校正、ROI(Region of Interest)裁剪、多元散射校正等处理,获得样本果实光谱反射率曲线;根据光谱曲线特征,选取特征波段,构建多光谱指数;将样本果实划分为训练集、测试集;利用多光谱指数将训练集样本果实特征波段光谱反射率换算为指数值,分析指数值与干物质含量的相关性,确定最优指数,将其拟合公式作为干物质含量预测模型,利用测试集计算误差情况并验证模型预测效果.结果表明,果实干物质含量高,光谱反射率低,反之则光谱反射率高;根据特征波段构建的拟合效果最佳的多光谱指数,所对应的干物质含量预测模型决定系数为0.88,预测值最大绝对误差为1.31%,最大相对误差为8.23%,相对误差均值为3.13%,均方根误差为0.65%,具有较好的预测效果.试验证明,利用高光谱技术进行采前猕猴桃果实干物质含量预测是可行的.

分类号: TP391

  • 相关文献

[1]表征冬小麦倒伏强度敏感冠层结构参数筛选及光谱诊断模型. 束美艳,顾晓鹤,孙林,朱金山,杨贵军,王延仓. 2019

[2]基于高光谱的水稻土有机质含量估算研究. 卢岩,郭斗斗,孙成明,刘涛,陈瑛瑛,武威. 2014

[3]高光谱遥感技术的发展及其在农业上的应用. 王为. 2009

[4]不同利用方式下土壤有机质和全磷的可见近红外高光谱反演. 薛利红,周鼎浩,李颖,杨林章. 2014

[5]冬小麦冻害胁迫高光谱分析与冻害严重度反演. 王慧芳,王纪华,董莹莹,顾晓鹤,霍治国. 2014

[6]黑土土壤水分高光谱特征及反演模型. 姚艳敏,魏娜,唐鹏钦,李志斌,余强毅,许新国,陈佑启,何英彬. 2011

[7]不同条件下夏玉米冠层反射光谱响应特性的研究. 谭昌伟,郭文善,朱新开,李春燕,王纪华. 2008

[8]指示冬小麦条锈病严重度的两个新的红边参数. 王圆圆,陈云浩,李京,黄文江. 2007

[9]不同氮素营养条件下的冬小麦生理及光谱特性. 景娟娟,王纪华,王锦地,刘良云,黄文江,赵春江. 2003

[10]不同尺度冬小麦氮素遥感监测方法及其应用研究. 鲍艳松,王纪华,刘良云,李小文,李翔,黄文江,唐怡. 2007

[11]利用高光谱红边与黄边位置距离识别小麦条锈病. 蒋金豹,陈云浩,黄文江. 2010

[12]不同氮素水平下超高产夏玉米冠层的高光谱特征. 陈国庆,齐文增,李振,王纪华,董树亭,张吉旺,刘鹏. 2010

[13]用神经网络和高光谱植被指数估算小麦生物量. 王大成,王纪华,靳宁,王芊,李存军,黄敬峰,王渊,黄芳. 2008

[14]基于EFAST方法的苹果叶片叶绿素含量估算. 杨福芹,沙从术,冯海宽,韩瑞芳,徐平. 2017

[15]利用新型光谱指数改善冬小麦估产精度. 刘良云,王纪华,黄文江,赵春江,张兵,童庆禧. 2004

[16]基于高光谱影像的高寒牧区土地覆盖分类与草地生物量监测模型. 方金,梁天刚,吕志邦,冯琦胜,何咏琪. 2013

[17]烤烟发病叶片高光谱特征分析. 窦玉青,李新举,王梅,徐冬云,刘明芹. 2015

[18]病害胁迫下棉花叶片色素含量高光谱遥感估测研究. 陈兵,李少昆,王克如,王方永,肖春华,潘文超. 2010

[19]基于小波变换与偏最小二乘耦合模型估测北方潮土有机质含量. 王延仓,杨贵军,朱金山,顾晓鹤,徐鹏,廖钦洪. 2014

[20]基于高光谱的土壤有机质含量反演研究. 于士凯,姚艳敏,王德营,司海青. 2013

作者其他论文 更多>>