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基于IRIV算法优选大豆叶片高光谱特征波长变量估测SPAD值 被引量：34
1
作者 于雷 章涛 +3 位作者 朱亚星 周勇 夏天 聂艳 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第16期148-154,共7页
在植物叶绿素特征波长变量筛选过程中,与叶绿素关系较弱的波长变量极易被忽略,导致这些弱信息变量包含叶绿素的有效信息丢失,因此,确定叶片光谱中弱信息变量对揭示叶绿素高光谱响应规律具有重要意义。该研究以江汉平原大豆鼓粒期的叶片... 在植物叶绿素特征波长变量筛选过程中,与叶绿素关系较弱的波长变量极易被忽略,导致这些弱信息变量包含叶绿素的有效信息丢失,因此,确定叶片光谱中弱信息变量对揭示叶绿素高光谱响应规律具有重要意义。该研究以江汉平原大豆鼓粒期的叶片为研究对象,采集80组大豆叶片高光谱和SPAD(soil and plant analyzer development)值,分析SPAD值与大豆叶片反射率相关关系和光谱波长变量自相关关系,基于迭代和保留信息变量法(iteratively retains informative variables,IRIV)筛选大豆叶片的特征波长变量,建立偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)和支持向量机(support vector machine,SVM)模型估测SPAD值。结果表明,大豆叶片SPAD值与光谱反射率在可见光波段具有极显著负相关,在近红外波段存在不显著的正相关性(P>0.01);可见光、近红外2波段的波长变量之间相关性较弱,但2波段内变量之间的相关性较强;基于IRIV算法确定了大豆叶绿素的特征波长变量,利用特征波长变量建立的估测模型的估测能力高于仅利用强信息波长变量建立的估测模型,表明弱信息变量对估测叶片SPAD值具有重要意义;IRIV-SVM模型估测能力最优,验证集R2和相对分析误差(RPD)分别为0.73、1.82。该文尝试证明了光谱中弱信息变量的重要性,为揭示叶片高光谱响应机理提供了理论依据。 展开更多
关键词 光谱分析 作物 叶绿素 高光谱 特征波长变量 迭代和保留信息变量法 大豆 SPAD
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基于介电特性与IRIV-GWO-SVR算法的番茄叶片含水率检测 被引量：20
2
作者 孙俊 莫云南 +3 位作者 戴春霞 陈勇 杨宁 唐游 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第14期188-195,共8页
为了探究利用介电特性检测作物水分状况的可行性,研究了一种基于介电特性的有效、快速、精确检测番茄叶片含水率的方法。以300片不同含水率的番茄叶片为研究对象,通过LCR测量仪测定叶片在0.05~200 k Hz下的相对介电常数ε′和介质损耗... 为了探究利用介电特性检测作物水分状况的可行性,研究了一种基于介电特性的有效、快速、精确检测番茄叶片含水率的方法。以300片不同含水率的番茄叶片为研究对象,通过LCR测量仪测定叶片在0.05~200 k Hz下的相对介电常数ε′和介质损耗因数ε″,并采用干燥法测量叶片含水率。利用迭代保留信息变量法(iteratively retains informative variables,IRIV)对介电参数进行特征变量选取,并与连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)进行比较,利用支持向量回归机(support vector regression,SVR)分别建立叶片全变量、2种特征变量与叶片含水率的关系模型。结果表明,基于迭代保留信息变量法选取特征变量的支持向量回归模型(IRIV-SVR)具有良好的预测能力,但预测精度仍需提高,故引入灰狼优化算法(grey wolf optimizer,GWO)优化模型的参数c(惩罚因子)和g(核函数参数)。最终,经GWO优化后的模型(IRIV-GWO-SVR)的预测集决定系数R2与均方根误差RMSE分别为0.963 8,0.020 7。因此,利用介电特性结合IRIV-GWO-SVR算法预测番茄叶片含水率是可行的,同时为其他叶片含水率检测提供了一种新的方法和思路。 展开更多
关键词 水分 模型 算法 番茄叶片 含水率 介电特性 迭代保留信息变量法 灰狼优化算法
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基于高光谱成像技术和IRIV算法的玉米种子品种纯度识别 被引量：16
3
作者 杨欢 罗斌 +2 位作者 张晗 周亚男 王成 《江苏大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第2期159-165,共7页
基于高光谱成像技术,提出了一种无损、快速的玉米种子纯度识别方法.首先,采用多元散射校正(MSC)等方法对数据进行预处理;其次,应用竞争性自适应重加权法(CARS)和迭代保留信息变量法(IRIV)提取特征波长;再次,建立支持向量机(SVM)和线性... 基于高光谱成像技术,提出了一种无损、快速的玉米种子纯度识别方法.首先,采用多元散射校正(MSC)等方法对数据进行预处理;其次,应用竞争性自适应重加权法(CARS)和迭代保留信息变量法(IRIV)提取特征波长;再次,建立支持向量机(SVM)和线性判别分析(LDA)等纯度识别模型;最后,设置随机种子值,使用采集函数“expected-improvement-plus”搜索置信区间中的待评价点,得到使交叉验证损失最小的超参数值,提高模型的准确率.结果表明:MSC-IRIV-LDA识别模型准确率最高,训练集和预测集的准确率分别为0.9604和0.9333,K值为0.9186;对LDA的δ和γ超参数值进行优化后,进一步提高了训练集、预测集准确率和K值;本研究提出的方法能够实现玉米种子纯度无损、快速识别,为精准农业的发展提供技术支持. 展开更多
关键词 玉米种子 高光谱 迭代保留信息变量法 线性判别分析 纯度
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