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基于高光谱和深度迁移学习的柑橘叶片钾含量反演
被引量：
24
1
作者
岳学军
凌康杰
+3 位作者
王林惠
岑振钊
卢杨
刘永鑫
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第3期186-195,共10页
针对传统柑橘叶片钾含量检测方法耗时费力、操作繁琐且损伤叶片等弊端,引入高光谱信息探索柑橘叶片钾含量快速无损检测与预测模型,选用ASD Field Spec 3光谱仪采集柑橘4个重要物候期(萌芽期、稳果期、壮果促梢期和采果期)的叶片反射光谱...
针对传统柑橘叶片钾含量检测方法耗时费力、操作繁琐且损伤叶片等弊端,引入高光谱信息探索柑橘叶片钾含量快速无损检测与预测模型,选用ASD Field Spec 3光谱仪采集柑橘4个重要物候期(萌芽期、稳果期、壮果促梢期和采果期)的叶片反射光谱,同步采用火焰光度法测定叶片的钾含量;先用正交试验确定小波去噪的最佳去噪参数组合,再进行不同光谱形式变换,对不同物候期光谱进行基于堆栈稀疏编码机-深度学习网络(Stacked sparse autoencoder-deep learning networks,SSAE-DLNs)的特征提取迁移和融合多种特征,对比支持向量机回归、偏最小二乘法回归、广义神经网络、逐步多元线性回归等多种诊断模型,结果表明,模型SSAE-DLNs基于一阶微分光谱特征建立全生长期钾含量预测模型的性能最优,其校正集和验证集决定系数分别为0. 898 8、0. 877 1,均方根误差分别为0. 544 3、0. 552 8。试验表明,深度迁移学习网络可对柑橘叶片钾含量进行精确预测,为高光谱检测技术用于柑橘树长势监测和营养诊断提供了参考。
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关键词
柑橘叶片
钾含量
深度迁移学习
堆栈稀疏自动编码机
高光谱
支持向量回归
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职称材料
题名
基于高光谱和深度迁移学习的柑橘叶片钾含量反演
被引量：
24
1
作者
岳学军
凌康杰
王林惠
岑振钊
卢杨
刘永鑫
机构
华南农业大学电子工程学院
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第3期186-195,共10页
基金
国家自然科学基金项目(30871450)
广东省科技计划项目(2015A020224036
+3 种基金
2014A020208109
2016A020210081)
广东省水利科技创新项目(2016-18)
广州市科技计划项目(201803020022)
文摘
针对传统柑橘叶片钾含量检测方法耗时费力、操作繁琐且损伤叶片等弊端,引入高光谱信息探索柑橘叶片钾含量快速无损检测与预测模型,选用ASD Field Spec 3光谱仪采集柑橘4个重要物候期(萌芽期、稳果期、壮果促梢期和采果期)的叶片反射光谱,同步采用火焰光度法测定叶片的钾含量;先用正交试验确定小波去噪的最佳去噪参数组合,再进行不同光谱形式变换,对不同物候期光谱进行基于堆栈稀疏编码机-深度学习网络(Stacked sparse autoencoder-deep learning networks,SSAE-DLNs)的特征提取迁移和融合多种特征,对比支持向量机回归、偏最小二乘法回归、广义神经网络、逐步多元线性回归等多种诊断模型,结果表明,模型SSAE-DLNs基于一阶微分光谱特征建立全生长期钾含量预测模型的性能最优,其校正集和验证集决定系数分别为0. 898 8、0. 877 1,均方根误差分别为0. 544 3、0. 552 8。试验表明,深度迁移学习网络可对柑橘叶片钾含量进行精确预测,为高光谱检测技术用于柑橘树长势监测和营养诊断提供了参考。
关键词
柑橘叶片
钾含量
深度迁移学习
堆栈稀疏自动编码机
高光谱
支持向量回归
Keywords
citrus leaves
potassium content
deep transfer learning
stacked sparse autoencoder
hyperspectral
support vector regression
分类号
S126 [农业科学—农业基础科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于高光谱和深度迁移学习的柑橘叶片钾含量反演
岳学军
凌康杰
王林惠
岑振钊
卢杨
刘永鑫
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
24
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