基于特征选择与机器学习的富硒茶叶硒含量高光谱估测

文献类型： 中文期刊

第一作者： 文竹

作者： 文竹;郭松;舒田;赵龙才

作者机构：

关键词： 富硒茶;光谱指数;特征选择;机器学习;反演模型

期刊名称： 光谱学与光谱分析

ISSN： 1000-0593

年卷期： 2025 年 45 卷 009 期

页码： 2590-2596

收录情况： EI ; SCI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 硒元素是富硒茶体内的重要养分指标之一,其含量决定了富硒茶的经济和营养价值.高光谱遥感反演技术具有无损、实时和快速监测的特点,以贵州省开阳县南贡河茶园富硒茶硒含量和相应冠层非成像高光谱数据作为源数据,采用Savitzky-Golay二阶平滑滤波预处理原始光谱并基于一阶导数变换以及连续统去除变换挖掘原始光谱数据潜力,利用波段穷举组合以及多种特征选择算法获取建模自变量,通过不同算法构建多个茶叶硒含量反演模型.结果表明:(1)光谱变换与光谱指数的结合可增强原始光谱反演茶叶硒含量的能力.(2)SPA总体优于UVE;连续统去除变换光谱优于原始光谱和一阶导数光谱.(3)多因素模型精度优于单因素模型,多因素模型中ELMR性能最佳;所有模型中连续统去除光谱下的SPA-ELMR模型精度最高,该模型建模决定系数(R2)及归一化均方根误差(nRMSE)分别为0.689、18.869%,相应验证R2 与nRMSE分别为0.627、20.429%.探讨了特定生育期下茶叶硒含量与其冠层高光谱反射率的响应关系,构建了精度适宜的茶叶硒含量单因素反演模型及多因素反演模型,为茶叶硒含量的快速、无损监测提供了理论基础,也为茶园的数字化建设提供了一定技术支持.

分类号： S127

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