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基于高光谱的琯溪蜜柚叶片磷素含量估算模型研究

文献类型： 中文期刊

作者： 栗方亮 1 ; 孔庆波 1 ; 张青 1 ;

作者机构： 1.福建省农业科学院土壤肥料研究所福建省植物营养与肥料重点实验室

关键词： 高光谱;蜜柚;磷素;光谱指数

期刊名称： 中国农业科技导报

ISSN： 1008-0864

年卷期： 2023 年 001 期

页码： 100-108

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 蜜柚叶片磷素（phosphorus,P）含量是准确诊断和定量评价生长状况的重要指标，为快速、无损、精确地估测磷素含量，需要建立蜜柚叶片磷素含量高光谱估算模型。基于蜜柚叶片高光谱数据和磷素含量实测数据，提取原始光谱及一阶微分光谱特征波段和光谱特征变量，构建单变量估算模型、偏最小二乘回归模型和BP神经网络回归模型，并确定蜜柚叶片磷素含量最佳估算模型。在350～1 050 nm波段，原始光谱和一阶微分光谱与叶片磷素含量在可见光范围内有多波段相关性显著，并出现多个极值。原始光谱敏感波长为549和718 nm，一阶微分的敏感波长为528、703和591 nm。在建立的回归模型中，选择决定系数较高的模型进行精度检验，其中BP神经网络模型的拟合R~2（0.775 9）最大，偏最小二乘估算模型的拟合R~2（0.749 9）次之。综合建模精度和模型检验精度，确定BP神经网络模型为蜜柚叶片磷含量的最佳估算模型，建模和验证的R~2分别为0.71和0.775 9；其次为偏最小二乘估算模型，建模和验证的R~2分别为0.64和0.749 9。上述结果可为大面积的蜜柚叶片营养遥感监测诊断和合理施肥提供理论依据。

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