水稻叶片氮素及籽粒蛋白质含量的高光谱估测模型

张浩; 胡昊; 陈义; 唐旭; 吴春艳; 刘玉学; 杨生茂; 郑可锋

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水稻叶片氮素及籽粒蛋白质含量的高光谱估测模型

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研究水稻叶片氮素和籽粒蛋白质含量的高光谱快速、无损监测方法,对于水稻营养诊断、籽粒品质监测及氮肥高效利用具有重要意义。本文通过水稻盆栽试验,测定水稻叶片氮素、籽粒蛋白质含量和冠层光谱,采用不同的光谱建模方法来提高氮素、籽粒蛋白质含量的估测精度。先用主成分分析(PCA)方法进行特征波段的提取,再用多元线性回归(MLR)、人工神经网络(ANN)和偏最小二乘回归(PLSR)进行建模。结果表明,水稻叶片氮素和籽粒蛋白质含量与特征光谱存在很好的模型关系,3种模型预测的决定系数(R2p)均在0.847以上,并以PLSR模型的预测效果为最好,可以实现水稻氮素营养和籽粒品质的高光谱估测。

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来源
《核农学报》 |2012年第1期|135-140|共6页
作者
张浩; 胡昊; 陈义; 唐旭; 吴春艳; 刘玉学; 杨生茂; 郑可锋;
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作者单位

浙江省农业科学院数字农业研究所;

中国科学院亚热带农业生态研究所;

浙江省农业科学院环境资源与土壤肥料研究所;

农业部浙江土壤肥料与环境科学观测实验站;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类小麦;
关键词
水稻氮素; 主成分分析; 偏最小二乘回归; 神经网络; 特征波段;

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