基于高光谱的水稻叶片氮素营养诊断研究

文献类型： 中文期刊

第一作者： 杨红云

作者： 杨红云;周琼;杨珺;孙玉婷;路艳;殷华

作者机构：

关键词： 水稻叶片;氮素营养诊断;高光谱;主成分分析;连续投影算法;支持向量机

期刊名称： 浙江农业学报

ISSN： 1004-1524

年卷期： 2019 年 010 期

页码： 1575-1582

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 为快速、准确地实现水稻氮素营养诊断,以中嘉早17水稻为试验对象,设置4种施氮水平的水稻栽培试验,利用便携式地物波谱仪获取240组水稻分蘖期顶三叶在350~2 500 nm的光谱数据.随机将样本划分为训练集(160个样本)和测试集(80个样本).首先,通过多元散射校正(MSC)、变量标准化校正(SNV)、平滑算法(SG)3种方法分别对原始光谱进行预处理;然后,采用主成分分析(PCA)和连续投影算法(SPA)对预处理后的光谱进行特征降维,选取累积贡献率超过99.98%的前24个主成分作为模型的输入变量,对于经过MSC、SNV和SG处理后的光谱数据,还分别筛选出12、15、19个特征波长;最后,应用支持向量机(SVM)基于上述处理分别建立水稻氮素营养诊断模型.结果表明,采用MSC-PCA-SVM模型进行水稻氮素营养诊断的识别准确率最高,其在训练集和预测集上的准确率分别达99.38%和97.50%.

分类号： S511

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