基于SVR算法的苹果叶片叶绿素含量高光谱反演

被引：20

作者：

刘京

常庆瑞

刘淼

殷紫

马文君

机构：

[1] 西北农林科技大学资源环境学院

来源：

农业机械学报 | 2016年 / 47卷 / 08期

基金：

国家高技术研究发展计划(863计划);

关键词：

苹果叶片; 叶绿素; 光谱参数; SPAD值; 支持向量回归; 反演;

D O I：

暂无

中图分类号：

S661.1 [苹果]; TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

090201 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

为实现苹果叶片叶绿素含量的高光谱反演,分析了多种光谱参数与实测SPAD值的相关性,并将归一化光谱参数值及SPAD值进行多项式回归及支持向量回归。其中以归一化植被指数为变量的SVR(Support vector regression)反演模型在建模及模型检验中决定系数分别为0.741 0、0.891 4,均方根误差分别为0.133 2、0.125 6,具有较高的精度及良好的预测能力。与多项式回归相比,SVR具有更好的反演效果,可以作为叶绿素高光谱反演的优选算法。

引用

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页码：260 / 265+272 +272

页数：7

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