| 基于连续投影算法与BP神经网络的玉米叶片SPAD值高光谱估算 |
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| 引用本文： | 董哲,杨武德,朱洪芬,郭琪,王子轩,白建伟.基于连续投影算法与BP神经网络的玉米叶片SPAD值高光谱估算[J].山西农业科学,2019(5):751-755. |
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| 作者姓名： | 董哲 杨武德 朱洪芬 郭琪 王子轩 白建伟 |
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| 作者单位： | 山西农业大学旱作农业工程研究所 |
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| 摘 要： | 叶片叶绿素含量是评价作物生长状况的重要指标。为实现玉米叶片叶绿素含量的准确、高效高光谱估测,以玉米大田试验为基础,于7月1日(大喇叭口期)、7月19日(灌浆初期)和8月18日(腊熟期)利用ASD高光谱仪和便携式叶绿素仪(SPAD-502)分别测定了玉米叶片高光谱数据和叶绿素含量相对值SPAD;利用连续投影算法提取出玉米叶片光谱的特征波长,再用BP神经网络构建SPAD值的估算模型,并对模型进行验证。结果表明,3个日期的分段监测模型及统一监测模型的R2分别为0.885,0.900,0.675,0.827;RMSE分别为2.156,2.103,3.236,2.651;7月1日模型、7月19日模型和统一监测模型均具有较高的精度,同时检验模型RPD均大于2,具有很好的预测能力;而8月18日的监测模型表现较差(RPD=1.641),但也达到可用水平。表明利用连续投影算法结合BP神经网络可以进行玉米叶片SPAD值的高光谱估算。
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| 关 键 词： | 高光谱 玉米叶片 SPAD值 连续投影算法 BP神经网络 |
Hyperspectral Estimation of SPAD Value in Maize Leaves Based on Continuous Projection Algorithm and BP Neural Network |
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