文献类型： 中文期刊
作者： 樊小雪 1 ; 李德翠 1 ; 李远 1 ; 任妮 1 ;
作者机构： 1.江苏省农业科学院农业信息研究所
关键词： 草莓叶片;RGB模型;光合指标;反向传播（BP）神经网络模型
期刊名称： 江苏农业学报
ISSN： 1000-4440
年卷期： 2024 年 004 期
页码： 675-681
收录情况： 北大核心 ; CSCD
摘要： 为了研究基于图像红（R）、绿（G）、蓝（B）颜色参数和叶片SPAD值预测光合作用指标的可行性，以草莓叶片为试验材料，构建多元线性回归模型和反向传播（BP）神经网络模型，对叶片蒸腾速率、气孔导度、净光合速率、胞间CO2浓度进行估测，并对其精度进行评价和验证。结果表明，基于BP神经网络模型，使用图像RGB颜色参数和SPAD值对叶片蒸腾速率进行预测的效果较好，其次是气孔导度。BP神经网络模型的估测精度高于多元线性回归模型，蒸腾速率、气孔导度、净光合速率和胞间CO2浓度的模型预测准确率分别达到91.5%、83.3%、74.4%和71.5%。BP神经网络的蒸腾速率模型、气孔导度模型的决定系数（R~2）分别为0.922 2、0.842 3,均方根误差（RMSE）分别为0.000 2、0.025 9,平均绝对误差（MAE）分别为0.000 1、0.000 6。由结果可知，通过数码相机采集图像，并构建RGB模型，可简易快速估测草莓叶片蒸腾速率、气孔导度，能用于生产中草莓光合指标的估测。
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