基于高光谱的番茄氮磷钾营养水平快速诊断

为了精确、快速和稳定的对番茄氮、磷、钾3种元素的营养水平进行诊断,该文提出利用反射光谱技术诊断方法,选用遗传算法优选波段;采用主成分分析方法提取敏感波长下的纹理特征;通过逐步回归、主成分回归、偏最小二乘法回归分别建立基于光谱和图像特征的番茄叶片氮、磷、钾素模型。针对单一技术不能全面反映叶片营养信息的问题,采用人工神经网络对光谱和图像技术进行特征层的信息融合,建立了多信息融合的诊断模型,求得氮、磷、钾的相关系数R分别为0.9651、0.9216、0.9353;均方根误差RMSE分别为0.19、0.33、0.29。结果表明采用光谱与图像的融合技术模型比单一光谱模型提高的精度分别为6.25%、3.97%、7.92%,比单一图像模型提高的精度为3.80%、5.43%、3.26%,有更好的诊断作用,能够实现对番茄作物氮、磷、钾素营养水平的高精度快速检测。