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高光谱技术在作物叶绿素含量检测中的应用研究进展

文献类型： 中文期刊

作者： 刘燕德 1 ; 孙祥 1 ; 杨信廷 2 ; 张光伟 1 ;

作者机构： 1.华东交通大学光机电技术及应用研究所

2.国家农业信息化工程技术研究中心

关键词： 高光谱技术;叶绿素;模型;经济作物

期刊名称： 广东农业科学

ISSN： 1004-874X

年卷期： 2013 年 40 卷 22 期

页码： 188-192

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 高光谱技术作为一种新兴光谱技术,被广泛应用于植物的无损检测中,植被叶片叶绿素含量的估测就是其中之一。为了更好地利用高光谱技术进行叶绿素含量估测,学者们研究了众多相关模型来进行估算,并通过对比和检验使结果更加准确。对近几年来学者们通过高光谱技术对一些经济作物(小麦、水稻、蔬菜、大豆、黄瓜、脐橙、苹果等)进行叶绿素含量估测方面所取得的成果(包括原理、实验对象、模型建立、效果等)进行总结,并进行展望。

  • 相关文献

[1]基于Dualex氮平衡指数测量仪的作物叶绿素含量估算模型. 李振海,王纪华,贺鹏,张勇峰,刘海英,常红,徐新刚. 2015

[2]基于高光谱的番茄叶片斑潜蝇虫害检测. 李翠玲,姜凯,马伟,王秀,孟志军,赵学观,宋健. 2018

[3]草本能源植物在京郊边际土地的应用. Xincun HOU,侯新村,Xifeng FAN. 2011

[4]水稻成熟过程中高光谱与叶绿素、类胡萝卜素的变化规律研究. 唐延林,王纪华,黄敬峰,王人潮,何秋霞. 2003

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[13]水稻叶片上下表面反射率差异及其与氮素状况的关系(英文). 周启发,王纪华. 2002

[14]磁化水灌溉对番茄生长及生理特性的影响. 张佳,李海平,李灵芝,闫法乾,郭文忠,余礼根,卫如雪. 2018

[15]夏玉米叶片全氮、叶绿素及叶面积指数的光谱响应研究. 谭昌伟,王纪华,黄文江,刘良云,黄义德,赵春江. 2004

[16]基于综合指标的冬小麦长势监测. 翟丽婷,魏峰远,冯海宽,李长春,杨贵军. 2020

[17]基于多元线性回归和随机森林的苹果叶绿素含量高光谱估测方法比较. 裴浩杰,冯海宽,李长春,李振海,杨贵军,王衍安,郭建华. 2018

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