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题名基于高光谱激光雷达的绿萝叶绿素3维重建
被引量：2
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作者
汪慧民
邵慧
孙龙
李伟
王程
陈杰
朱家兵
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机构
安徽建筑大学电子与信息工程学院
安徽建筑大学安徽省古建筑智能感知与高维建模国际联合研究中心
北京航空航天大学无人机系统研究院
淮南师范学院电子工程学院
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出处
《激光技术》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期708-715,共8页
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基金
安徽省科技厅面上项目(2008085MF182)
安徽省住房城乡建设科学技术计划资助项目(2022-YF077,2020-YF22)
+2 种基金
安徽省高校省级自然科学研究项目(KJ2021JD16,KJ2020A0471,KJ2021A0622)
安徽省高校协同创新项目(GXXT-2021-028)
安徽省科技重大专项基金资助项目(202003a05020031)。
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文摘
为了准确重建正反面叶片叶绿素3维分布,利用高光谱激光雷达,采集了不同生长状态的绿萝叶片与植株的空间-光谱域点云数据,设计了一种基于分类预测的重建方法。通过偏最小二乘回归构建叶片正面与反面光谱的叶绿素含量预测模型,采用光谱自适应阈值选择方法实现植株点云中叶片正反面的分类,并根据类别标签选择模型计算叶绿素含量,重建植株的叶绿素3维分布。结果表明,该方法得到的植株叶绿素3维分布更接近真实值,决定系数达到0.69,均方根误差为4.97。这一结果可为植物表型研究提供新的数据基础和理论方法。
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关键词
遥感
高光谱激光雷达
偏最小二乘回归
叶绿素含量
3维重建
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Keywords
remote sensing
hyperspectral LiDAR
partial least squares regression
chlorophyll content
3-D reconstruction
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分类号
TP721.2
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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