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基于BP神经网络的橡胶苗叶片磷含量高光谱预测

文献类型： 中文期刊

作者： 郭澎涛 1 ; 苏艺 1 ; 茶正早 1 ; 林清火 1 ; 罗微 1 ; 林钊沐 1 ;

作者机构： 1.中国热带农业科学院橡胶研究所

关键词： 神经网络;光谱分析;模型;偏最小二乘回归;微分技术;营养诊断

期刊名称： 农业工程学报

ISSN： 1002-6819

年卷期： 2016 年 32 卷 S1 期

页码： 177-183

收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 为验证高光谱技术在橡胶苗叶片磷素营养诊断方面的可行性,该文以砂培橡胶苗为研究对象,利用高光谱仪测得不同磷处理水平下橡胶苗叶片光谱反射率,并应用微分技术求取去噪后光谱反射率一阶和二阶导数,以叶片磷含量和光谱变量相关性分析为基础,选择出叶片磷含量敏感波段,最后以敏感波段为输入变量,结合多重线性回归、偏最小二乘回归和反向传播神经网络模型对叶片磷含量进行预测。结果表明:原始光谱反射率555和722 nm、一阶导数674、710、855、1 091、1 197、1 275、1 718、2 181和2 228 nm以及二阶导数816、890、1 339、1 357和2 201 nm为叶片磷含量敏感波段;反向传播神经网络模型预测精度最高,训练集和验证集中预测值和实测值之间的相关系数r分别为0.964和0.967,均方根误差RMSE分别为0.0139和0.00856,模型性能指数(ratio of performance to deviation,RPD)分别为3.71和3.23,证明高光谱技术可以快速、准确诊断橡胶苗叶片磷含量。

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