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水稻籽粒蛋白质含量的高光谱估测研究

文献类型： 中文期刊

作者： 张浩 1 ; 姚旭国 1 ; 张小斌 1 ; 金千瑜 2 ; 郑可锋 1 ;

作者机构： 1.浙江省农业科学院数字农业研究中心

2.水稻生物学国家重点实验室

关键词： 水稻籽粒;遥感;统计模型;神经网络;植被指数

期刊名称： 中国粮油学报

ISSN： 1003-0174

年卷期： 2009 年 24 卷 11 期

页码： 1-5

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 探索不同高光谱模型估测水稻籽粒蛋白质含量的精度,对于快速、无损、准确地监测水稻籽粒品质具有重要意义。在浙江省海宁市晚稻收获期同步采集了水稻籽粒光谱反射率与蛋白质含量数据,并分别对获取的数据进行了单波段相关分析、植被指数回归分析、神经网络模拟。通过分析得出以下结论:(1)水稻籽粒光谱反射率、微分光谱与对应的蛋白质含量密切相关。其中,在蓝光、红光和近红外处光谱反射率与水稻籽粒蛋白质含量的相关系数和确定性系数稳定且较高,而微分光谱与水稻籽粒蛋白质含量之间的相关系数和确定性系数变化较大,在500~750 nm间则相对稳定;(2)5种植被指数和水稻籽粒蛋白质含量均密切相关。线性模型的预测值与实测值之间的相关系数在0.44~0.55之间,均方根差在0.46~0.79之间;(3)神经网络模型可以容纳更多的相关波段参与水稻籽粒蛋白质含量的估算,实测值与预测值的相关系数高于其他模型,而均方根差低于其他模型,可以用于快速无损检测水稻籽粒蛋白质含量。

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