核桃叶片氮元素含量的光谱预测模型

文献类型： 中文期刊

第一作者： 马文强

作者： 马文强;刘佳;沈晓贺;陈中原;杨莉玲;张漫

作者机构：

关键词： 核桃;光谱分析;氮元素;特征波段;预测模型

期刊名称： 新疆农业科学

ISSN： 1001-4330

年卷期： 2023 年 003 期

页码： 582-589

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 【目的】分析325～1 075 nm范围内核桃叶片光谱与叶片氮元素含量的相关性，研究核桃叶片光谱数据预处理和特征波段筛选方法，建立核桃叶片氮元素含量的预测模型，为实现核桃生产中的快速施肥提供参考。【方法】建立多元散射校正、Savitzky-Golay卷积平滑滤波和小波去噪的组合预处理方法；采用连续投影算法筛选出了特征波段；采用特征波段建立核桃叶片氮元素含量的偏最小二乘回归预测模型。【结果】建立的组合预处理方法对核桃叶片光谱去噪效果较好；采用特征波段建立的核桃叶片氮元素含量的预测模型，模型的验证集决定系数R~2达到了0.875,均方根误差RMSE达到了0.697 3 mg/g。【结论】与全光谱数据相比，筛选出的特征波段降低了冗余数据和噪声的影响，提取出了有效成分相关的光谱信息，提高了建模质量。

分类号： S664.1%O433

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