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水稻叶片氮含量光谱监测中使用连续投影算法的可行性

刘明博 唐延林 李晓利 楼佳

刘明博, 唐延林, 李晓利, 楼佳. 水稻叶片氮含量光谱监测中使用连续投影算法的可行性[J]. 红外与激光工程, 2014, 43(4): 1265-1271.
引用本文: 刘明博, 唐延林, 李晓利, 楼佳. 水稻叶片氮含量光谱监测中使用连续投影算法的可行性[J]. 红外与激光工程, 2014, 43(4): 1265-1271.
Liu Mingbo, Tang Yanlin, Li Xiaoli, Lou Jia. Feasibility of using successive projections algorithm in spectral monitoring of rice leaves nitrogen contents[J]. Infrared and Laser Engineering, 2014, 43(4): 1265-1271.
Citation: Liu Mingbo, Tang Yanlin, Li Xiaoli, Lou Jia. Feasibility of using successive projections algorithm in spectral monitoring of rice leaves nitrogen contents[J]. Infrared and Laser Engineering, 2014, 43(4): 1265-1271.

水稻叶片氮含量光谱监测中使用连续投影算法的可行性

基金项目: 

国家自然科学基金(10664001、41061039、11164004);贵州省优秀青年科技人才项目(200712)

详细信息
    作者简介:

    刘明博(1988- ),男,硕士生,主要从事光谱学方面的研究工作。Email:0315-7243468@163.com;唐延林(1964- ),男,博士,教授,硕士生导师,主要从事光谱分析、高光谱遥感方面的研究工作。Email:tylgzu@163.com

    刘明博(1988- ),男,硕士生,主要从事光谱学方面的研究工作。Email:0315-7243468@163.com;唐延林(1964- ),男,博士,教授,硕士生导师,主要从事光谱分析、高光谱遥感方面的研究工作。Email:tylgzu@163.com

  • 中图分类号: S127

Feasibility of using successive projections algorithm in spectral monitoring of rice leaves nitrogen contents

  • 摘要: 使用5段移动平滑法、基线校正、光谱面积归一化、多元散射校正方法对水稻叶片可见-近红外光谱进行预处理,使用连续投影算法(SPA)进行有效波长的选取。分别基于光谱指数RVI、NDVI建立多元线性回归(MLR)模型,基于SPA有效波长建立MLR模型,基于全部波长建立主成分回归(PCR)及偏最小二乘法(PLS)回归模型。利用模型预测水稻叶片氮含量,对比发现基于SPA有效波长建立的模型的预测效果明显好于基于光谱指数RVI及NDVI建立的模型,略差于基于全部波长建立的PCR及PLS模型。基于MSC预处理光谱及SPA有效波长建立的模型预测集预测结果r=0.7943,RMSE=0.4558。在水稻叶片氮含量光谱监测中使用连续投影算法进行有效波长的选取是可行的。
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出版历程
  • 收稿日期:  2013-08-10
  • 修回日期:  2013-09-25
  • 刊出日期:  2014-04-25

水稻叶片氮含量光谱监测中使用连续投影算法的可行性

    作者简介:

    刘明博(1988- ),男,硕士生,主要从事光谱学方面的研究工作。Email:0315-7243468@163.com;唐延林(1964- ),男,博士,教授,硕士生导师,主要从事光谱分析、高光谱遥感方面的研究工作。Email:tylgzu@163.com

    刘明博(1988- ),男,硕士生,主要从事光谱学方面的研究工作。Email:0315-7243468@163.com;唐延林(1964- ),男,博士,教授,硕士生导师,主要从事光谱分析、高光谱遥感方面的研究工作。Email:tylgzu@163.com

基金项目:

国家自然科学基金(10664001、41061039、11164004);贵州省优秀青年科技人才项目(200712)

  • 中图分类号: S127

摘要: 使用5段移动平滑法、基线校正、光谱面积归一化、多元散射校正方法对水稻叶片可见-近红外光谱进行预处理,使用连续投影算法(SPA)进行有效波长的选取。分别基于光谱指数RVI、NDVI建立多元线性回归(MLR)模型,基于SPA有效波长建立MLR模型,基于全部波长建立主成分回归(PCR)及偏最小二乘法(PLS)回归模型。利用模型预测水稻叶片氮含量,对比发现基于SPA有效波长建立的模型的预测效果明显好于基于光谱指数RVI及NDVI建立的模型,略差于基于全部波长建立的PCR及PLS模型。基于MSC预处理光谱及SPA有效波长建立的模型预测集预测结果r=0.7943,RMSE=0.4558。在水稻叶片氮含量光谱监测中使用连续投影算法进行有效波长的选取是可行的。

English Abstract

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