文献类型： 中文期刊
作者： 郭松 1 ; 常庆瑞 2 ; 赵泽英 1 ; 李莉婕 1 ; 童倩倩 1 ;
作者机构： 1.贵州省农业科技信息研究所
2.西北农林科技大学资源环境学院
关键词： 玉米;花青素;光谱变换;支持向量回归;极限学习机回归
期刊名称： 江苏农业学报
ISSN： 1000-4440
年卷期： 2024 年 002 期
页码： 303-311
收录情况： 北大核心 ; CSCD
摘要： 花青素（Anthocyanin）是玉米体内的重要色素，对花青素含量的便捷、无损估测对监测玉米长势具有重要意义。利用关中地区拔节期、大喇叭口期、抽雄期以及乳熟期玉米冠层叶片Anth值及高光谱数据建立多个单因素模型和多因素模型。结果表明，不同生育期玉米叶片原始光谱特征总体一致、局部不同。变换光谱的特征波段与Anth值相关性优于原始光谱，其中一阶导数光谱特征波段最优。连续投影算法（SPA）降维能力较好，筛选出的建模参数在2～27个。最优单因素模型与多元性线性回归模型精度均为抽雄期最优，拔节期和大喇叭口期次之，乳熟期最差。所有模型中，抽雄期基于一阶导数光谱的麻雀搜索算法-极限学习机回归（SSA-ELMR）模型精度最佳，该模型建模与验证R~2分别为0.847、0.895,相应nRMSE为6.44%和7.21%。本研究结果表明抽雄期是玉米叶片花青素含量反演的最佳时期，极限学习机能进一步提升传统模型精度。
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