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基于冠层光谱特性的水稻叶片含水率模型 总被引:2,自引:1,他引:1
基于水稻叶片含水状况与冠层光谱反射率存在关联,尝试构建水稻叶片含水率模型。在水稻生长的孕穗期,同时测量室外水稻冠层光谱反射率和叶片含水率,依据水稻叶片含水率与各光谱波段反射率之间的相关性系数,选取高相关性系数对应的光谱特征波段。采用遗传算法对BP神经网络的初始权值进行优化处理。分别应用BP神经网络和GA-BP-Network、传统多元线性回归方法建立预测模型。试验表明,GA-BP-Network模型的预测含水率值与真实值平均误差率为3.9%,最大误差率为6.1%,均比BP神经网络、传统多元线性回归预测模型有了很大的改善,提高了预测水稻叶片含水率的准确性。 相似文献
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