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基于高光谱遥感的小麦子粒谷氨酰胺合成酶活性估算研究
被引量:
3
1
作者
熊淑萍
丁绍强
+5 位作者
郭建彪
张志勇
徐赛俊
樊泽华
穆彦玲
马新明
《河南农业大学学报》
CAS
CSCD
2021年第5期821-829,共9页
为利用高光谱遥感技术快速、无损、准确估算小麦子粒中谷氨酰胺合成酶(GS)活性,设置不同小麦品种和氮肥处理组合大田试验,以小麦花后10和20 d子粒中GS酶活性为研究对象,同时测定相应时期小麦冠层的高光谱特征,通过一阶导数、二阶导数和...
为利用高光谱遥感技术快速、无损、准确估算小麦子粒中谷氨酰胺合成酶(GS)活性,设置不同小麦品种和氮肥处理组合大田试验,以小麦花后10和20 d子粒中GS酶活性为研究对象,同时测定相应时期小麦冠层的高光谱特征,通过一阶导数、二阶导数和多元散射校正3种方法,对小麦冠层原始光谱进行预处理,分析原始光谱、一阶导数、二阶导数和多元散射校正与小麦子粒GS活性的相关性,并以此为输入,利用偏最小二乘回归、支持向量机回归和BP人工神经网络3种方法,构建了小麦子粒GS活性的高光谱遥感估算模型,运用决定系数(R^(2))和均方根误差(RMSE)对模型进行评价。结果表明,经微分(一阶导数、二阶导数)预处理后小麦冠层光谱与小麦子粒GS活性的相关性优于原始光谱和多元散射校正,其所构建的估算模型精度明显高于原始光谱和多元散射校正,尤以基于一阶导数光谱的偏最小二乘法估算模型表现最好,其模型建模集的R^(2)和RMSE分别为0.942,0.025 4,验证集的R^(2)和RMSE分别为0.755,0.034 0,具有良好的估算精度和应用潜力。
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关键词
小麦
谷氨酰胺合成酶活性
高光谱
预处理
模型
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职称材料
题名
基于高光谱遥感的小麦子粒谷氨酰胺合成酶活性估算研究
被引量:
3
1
作者
熊淑萍
丁绍强
郭建彪
张志勇
徐赛俊
樊泽华
穆彦玲
马新明
机构
河南农业大学农学院
出处
《河南农业大学学报》
CAS
CSCD
2021年第5期821-829,共9页
基金
河南省小麦产业技术体系项目(S2010-01-G04)
河南省高等学校重点科研项目(21A210015)
国家重点研发计划课题(2016YFD0300205)。
文摘
为利用高光谱遥感技术快速、无损、准确估算小麦子粒中谷氨酰胺合成酶(GS)活性,设置不同小麦品种和氮肥处理组合大田试验,以小麦花后10和20 d子粒中GS酶活性为研究对象,同时测定相应时期小麦冠层的高光谱特征,通过一阶导数、二阶导数和多元散射校正3种方法,对小麦冠层原始光谱进行预处理,分析原始光谱、一阶导数、二阶导数和多元散射校正与小麦子粒GS活性的相关性,并以此为输入,利用偏最小二乘回归、支持向量机回归和BP人工神经网络3种方法,构建了小麦子粒GS活性的高光谱遥感估算模型,运用决定系数(R^(2))和均方根误差(RMSE)对模型进行评价。结果表明,经微分(一阶导数、二阶导数)预处理后小麦冠层光谱与小麦子粒GS活性的相关性优于原始光谱和多元散射校正,其所构建的估算模型精度明显高于原始光谱和多元散射校正,尤以基于一阶导数光谱的偏最小二乘法估算模型表现最好,其模型建模集的R^(2)和RMSE分别为0.942,0.025 4,验证集的R^(2)和RMSE分别为0.755,0.034 0,具有良好的估算精度和应用潜力。
关键词
小麦
谷氨酰胺合成酶活性
高光谱
预处理
模型
Keywords
wheat
glutamine synthetase activity
hyperspectral
pretreatment
model
分类号
S512.1 [农业科学—作物学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于高光谱遥感的小麦子粒谷氨酰胺合成酶活性估算研究
熊淑萍
丁绍强
郭建彪
张志勇
徐赛俊
樊泽华
穆彦玲
马新明
《河南农业大学学报》
CAS
CSCD
2021
3
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