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| 基于小波变换与LS-SVR 的柑橘叶片磷含量高光谱监测模型 | |
| 引用本文： | 黄双萍,岳学军,洪添胜,蔡坤,林诗伦.基于小波变换与LS-SVR 的柑橘叶片磷含量高光谱监测模型[J].广东农业科学,2013,40(13):37-40. |
| 作者姓名： | 黄双萍 岳学军 洪添胜 蔡坤 林诗伦 |
| 作者单位： | 1. 华南农业大学工程学院,广东广州510642;南方农业机械与装备关键技术省部共建教育部重点实验室,广东广州510642;国家柑橘产业技术体系机械研究室,广东广州510642 2. 华南农业大学工程学院,广东广州510642;南方农业机械与装备关键技术省部共建教育部重点实验室,广东广州510642;国家柑橘产业技术体系机械研究室,广东广州510642;南昆士兰大学工程与测绘学院,澳大利亚图文巴QLD4350 3. 华南农业大学工程学院,广东广州,510642 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金，广东省自然科学基金，省部产学研结合项目 |
| 摘 要： | 快捷、准确、无损地监测柑橘磷(P)含量,对柑橘树磷肥的精准喷施及动态管理有重大意义。高光谱技术的快速发展使柑橘磷含量的快速无损监测成为可能。以117株园栽萝岗橙为试验对象,分别在壮果促梢期和采果期两个不同发育阶段采集234个样本数据,高光谱反射数据构成描述样本的多元矢量,硫酸-双氧水消煮-钼锑抗比色法测得的磷含量值作为样本标签值。在对高光谱反射数据小波去噪的基础上,用LS-SVR算法建立柑橘叶片磷含量监测模型。模型分别在验证集和校正集上进行评估,分别取得模型决定系数0.907和0.953,均方误差0.004和0.002,平均相对误差2.76%和1.77%。结果表明:用高光谱技术进行柑橘叶片磷含量监测是可行的。 |
| 关 键 词： | 柑橘叶片 磷含量 高光谱 小波去噪 最小二乘支持向量回归 |
Hyperspectrum based models for monitoring phosphorus content of Luogang Orange leaf using Wavelet Denoising and Least Squares Support Vector Regression Analysis |
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| HUANG Shuang-ping , YUE Xue-jun , HONG Tian-sheng , CAI Kun , Lin Shi-lun.Hyperspectrum based models for monitoring phosphorus content of Luogang Orange leaf using Wavelet Denoising and Least Squares Support Vector Regression Analysis[J].Guangdong Agricultural Sciences,2013,40(13):37-40. | |
| Authors: | HUANG Shuang-ping YUE Xue-jun HONG Tian-sheng CAI Kun Lin Shi-lun |
| Institution: | 1(1.College of Engineering,South China Agricultural University,Guangzhou 510642,China;2.Key Laboratory of Key Technology on Agricultural Machine and Equipment,Ministry of Education,Guangzhou 510642,China;3.Division of Citrus Machinery,China Agriculture Research System,Guangzhou 510642,China;4.Faculty of Engineering and Surveying,University of Southern Queensland,Toowoomba QLD 4350,Australia) |
| Abstract: | |
| Keywords: | citrus leaves content of phosphorus hyperspectrum Wavelet Denoising Least Squares Support Vector Regression Analysis |
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