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基于高光谱的苹果花氮素含量预测模型研究
被引量：
28
1
作者
朱西存
赵庚星
+3 位作者
王凌
董芳
雷彤
战兵
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第2期416-420,共5页
素含量是反映其质量高低的重要因素，利用高光谱技术对苹果花氮素含量进行定量化反演，可为苹果信息化管理提供理论依据。在室内条件下，利用ASD FieldSpec 3地物光谱仪，测定了120个盛花期苹果花样品的高光谱反射率，并化验了其氮素含...
素含量是反映其质量高低的重要因素，利用高光谱技术对苹果花氮素含量进行定量化反演，可为苹果信息化管理提供理论依据。在室内条件下，利用ASD FieldSpec 3地物光谱仪，测定了120个盛花期苹果花样品的高光谱反射率，并化验了其氮素含量。在分析苹果花原始光谱和一阶导数光谱特征的基础上，与其氮素含量进行相关分析，确定敏感波段，构建特征光谱参数，建立氮素含量预测模型，对模型进行了优选和检验。结果表明，苹果花氮素含量与原始光谱反射率在374～696，1 340～1 890，2 052～2 433 nm波段呈极显著负相关，在736～913 nm呈极显著正相关;与一阶导数光谱反射率在637～675 nm呈极显著负相关，在676～746 nm呈极显著正相关。构建的6个特征光谱参数与苹果花氮素含量均呈极显著相关。通过进一步比较和筛选，确定了基于640 nm和676 nm原始光谱反射率的2个苹果花氮素含量最佳预测模型。经检验，模型决定系数R2分别为0.825 8和0.893 6，平均预测精度达92.9%和94%。研究成果为快速预测苹果花氮素含量及苹果的实时营养诊断提供了理论依据和技术支撑。
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关键词
苹果花
高光谱
氮素含量
预测模型
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职称材料
题名
基于高光谱的苹果花氮素含量预测模型研究
被引量：
28
1
作者
朱西存
赵庚星
王凌
董芳
雷彤
战兵
机构
山东
农业大学
资源
与环境学院
济南大学城市发展学院
山东省栖霞市国土资源局
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第2期416-420,共5页
基金
国家(863计划)项目(2008AA10Z203)
国家级"星火计划"重点项目(2007EA740002)
"十一五"国家科技支撑计划项目(2006BAD10A10)资助
文摘
素含量是反映其质量高低的重要因素，利用高光谱技术对苹果花氮素含量进行定量化反演，可为苹果信息化管理提供理论依据。在室内条件下，利用ASD FieldSpec 3地物光谱仪，测定了120个盛花期苹果花样品的高光谱反射率，并化验了其氮素含量。在分析苹果花原始光谱和一阶导数光谱特征的基础上，与其氮素含量进行相关分析，确定敏感波段，构建特征光谱参数，建立氮素含量预测模型，对模型进行了优选和检验。结果表明，苹果花氮素含量与原始光谱反射率在374～696，1 340～1 890，2 052～2 433 nm波段呈极显著负相关，在736～913 nm呈极显著正相关;与一阶导数光谱反射率在637～675 nm呈极显著负相关，在676～746 nm呈极显著正相关。构建的6个特征光谱参数与苹果花氮素含量均呈极显著相关。通过进一步比较和筛选，确定了基于640 nm和676 nm原始光谱反射率的2个苹果花氮素含量最佳预测模型。经检验，模型决定系数R2分别为0.825 8和0.893 6，平均预测精度达92.9%和94%。研究成果为快速预测苹果花氮素含量及苹果的实时营养诊断提供了理论依据和技术支撑。
关键词
苹果花
高光谱
氮素含量
预测模型
Keywords
Apple flower
Hyperspectrum
Nitrogen content
Prediction model
分类号
TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于高光谱的苹果花氮素含量预测模型研究
朱西存
赵庚星
王凌
董芳
雷彤
战兵
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
28
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职称材料
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参考文献
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