基于高光谱的冬油菜叶片磷含量诊断模型

被引：27

作者：

李岚涛 ^{[1
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汪善勤 ^{[2
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任涛 ^{[1
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马驿 ^{[2
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魏全全 ^{[1
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高雯晗 ^{[2
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鲁剑巍 ^{[1
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机构：

[1] 华中农业大学微量元素研究中心

[2] 农业部长江中下游耕地保育重点实验室

来源：

农业工程学报 | 2016年 / 32卷 / 14期

关键词：

光谱分析; 模型; 无损检测; 冬油菜; 高光谱; 叶片磷含量; 偏最小二乘回归; 变量重要性投影;

D O I：

暂无

中图分类号：

S565.4 [油菜籽（芸薹）];

学科分类号：

0901 ;

摘要：

为快捷、无损和精准表征冬油菜磷素营养与冠层光谱间的定量关系,该文以连续3a田间试验为基础,探究叶片磷含量的敏感波段范围及光谱变换方式,明确基于高光谱快速诊断的叶片磷含量有效波段,降低光谱分析维度,提高磷素诊断时效性。以2013-2016年田间试验为基础,测定不同生育期油菜叶片磷含量和冠层光谱反射率。此后,对原初光谱(raw hyperspectral reflectance,R)分别进行倒数之对数(inverse-log reflectance,log(1/R))、连续统去除(continuum removal,CR)和一阶微分(first derivative reflectance,FDR)光谱变换,采用Pearson相关分析确定叶片磷含量的敏感波段区域。在此基础上,利用偏最小二乘回归(partial least square,PLS)构建最优预测模型并筛选有效波段。结果表明,油菜叶片磷含量的敏感波段范围为730～1300 nm的近红外区域;基于敏感波段的FDR-PLS模型预测效果显著优于其他光谱变换方式,建模集和验证集决定系数(coefficient of determination,R2)分别为0.822和0.769,均方根误差(root mean square error,RMSE)分别为0.039%和0.048%,相对分析误差(relative percent deviation,RPD)为2.091。根据各波段变量重要性投影(variable importance in projection,VIP)值大小,确定油菜叶片磷含量有效波段分别为753、826、878、995、1 187和1 272 nm。此后,再次构建基于有效波段的油菜叶片磷含量估算模型,R2和RMSE分别为0.678和0.064%,预测精度较为理想。研究结果为无损和精确评估冬油菜磷素营养提供了新的研究思路。

引用

页码：209 / 218

页数：10

共 23 条

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