基于光谱特征参数的温室番茄叶片叶绿素含量预测

被引：14

作者：

丁永军 ^{[1
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]}

李民赞 ^{[1
]}

安登奎 ^{[1
]}

李树强 ^{[1
]}

机构：

[1] “现代精细农业系统集成研究”教育部重点实验室中国农业大学

[2] 兰州城市学院信息工程学院

来源：

农业工程学报 | 2011年 / 27卷 / 05期

基金：

高等学校博士学科点专项科研基金;

关键词：

温室; 叶绿素; 光谱分析; 预测; 光谱特征参数; 番茄;

D O I：

暂无

中图分类号：

S641.2 [番茄（西红柿）]; S626 [蔬菜设施园艺];

学科分类号：

090202 ;

摘要：

为了快速、准确估测温室番茄叶片叶绿素含量,提升作物精细管理水平,利用光谱分析技术研究了温室番茄不同生长阶段叶绿素含量和响应光谱的相关性,在幼苗营养生长阶段叶片叶绿素含量呈增长趋势,到移植50天前后达到最大值,在此期间反射光谱的红边会向红外方向(长波)偏移,同时绿峰向蓝光(短波)方向偏移,绿峰幅值减小。从结果期开始叶绿素含量呈下降趋势,而红边、绿峰及绿峰幅值向相反方向变化。为了定量分析叶绿素含量和叶片反射光谱间的关系,从自定义的68个光谱特征参数中提取了7个能反映叶绿素含量变化的最优参量,并使用逐步回归、岭回归、主成分分量回归和偏最小二乘回归消除了最优参量的多重共线性,建立了叶绿素含量预测模型,其中岭回归模型精度最佳,均方根误差(RMSE)为0.406,决定系数(R2)为0.839。

引用

页码：244 / 247

页数：4

共 9 条

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