【摘要】：油菜作為全世界四大油料作物之一,具有重要的經(jīng)濟(jì)和營養(yǎng)價值。而利用ROC圖尋找油菜敏感波段的研究報道甚少,故本文第一部分主要研究不同時期不同播種條件下光譜原值的光譜植被指數(shù)(比值光譜指數(shù)和歸一化光譜指數(shù))做受試者工作特征(ROC)圖,利用ROC圖尋找敏感波段。測定了直播和移栽兩種播種條件下油菜的苗期、抽薹期、花期、盛花期和角果期的冠層光譜,構(gòu)建了比值光譜植被指數(shù)(RSI)和歸一化光譜植被指數(shù)(NDSI)。為了獲得區(qū)分直播和移栽的最佳RSI和NDSI,利用降采樣法和精細(xì)采樣法相結(jié)合的受試者工作特征(ROC)圖尋找了油菜生長期光譜的敏感波長,直播和移栽油菜各時期RSI和NDSI的最敏感波長分別為:苗期(458 nm,511nm)和(433 nm,517 nm);抽薹期(997 nm,501 nm)和(990 nm,510 nm);花期(1235 nm,1180 nm)和(1235 nm,1180 nm);盛花期(478 nm,396 nm)和(484 nm,416 nm);角果期(1073 nm,1037 nm)和(1092 nm,1024 nm)。用敏感波長下的兩種植被指數(shù)作為特征、利用最近鄰法為分類器建立定性識別模型,結(jié)果表明花期的區(qū)分效果最好,最大約登指數(shù)分別為0.9417和0.9450。目前油菜品質(zhì)在食品和非食品工業(yè)中越來越受到人們的重視,對油菜品質(zhì)的研究也比較多,但是將分形工具應(yīng)用于油菜品質(zhì)診斷研究還比較少,故本文第二部分以角果期油菜為研究對象,測定了直播和移栽油菜的角果期的冠層光譜,在紅邊位置范圍內(nèi)利用局部去趨勢波動分析法得到了角果期光譜多重分形特征指標(biāo)(Hurst指數(shù)),并與含油量、蛋白質(zhì)、油酸、棕櫚酸等油菜籽品質(zhì)做相關(guān)性分析,利用相關(guān)系數(shù)最大的多重分形特征指標(biāo)為自變量,以上四種油菜品質(zhì)為因變量構(gòu)建了穩(wěn)健回歸模型,以光譜一階導(dǎo)數(shù)最大值對應(yīng)的光譜值作為對照組,建立RRMSE定量回歸模型,結(jié)果表明以多重分形特征指標(biāo)作為自變量所建立的模型得到的RRMSE均小于5%,模型優(yōu)秀。
【圖文】：

抽薹期 (997, 501)* 0.835 0 (990, 510)* 0.836 7(760, 766)[21]0.513 3 (501, 500)[21]0.458 3花期 (1235, 1180)* 0.941 7 (1235, 1180)* 0.945 0(494, 1378)[19]0.173 3 (790, 670)[19]0.266 7盛花期 (478, 396)* 0.551 7 (484, 416)* 0.553 3(1259, 492)[19]0.420 0 (766, 760)[19]0.396 7角果期 (1073, 1037)* 0.693 3 (1092, 1024)* 0.693 3(1181, 1192)[21]0.458 3 (1014,939)[21]0.561 7表 3.2 可以看出，由 ROC 圖尋找的油菜冠層光譜敏感波段得到的 2 種征的識別效果明顯優(yōu)于其他文獻(xiàn)所提出的植被指數(shù)。了進(jìn)一步考察利用 ROC 圖得到的油菜生長期敏感波段的穩(wěn)定性，我們SI 為特征建立的定性識別模型中，改變訓(xùn)練樣本和測試樣本的比例（變化至 90%，，即在交叉驗證中，K 值依次�。↘=2、3、…、10），分被指數(shù)為特征的約登指數(shù)，如圖 3-2 所示。此外，作為對比，以文獻(xiàn)[1段建模結(jié)果也顯示在圖 3-2 中。

ure 4.1 Comparison between observed and predicted the oil content based on speparameters for region level圖 4.2 基于光譜參數(shù)蛋白質(zhì)的實測圖4.2 Comparison between observed and predicted protein based on spectrum para
【學(xué)位授予單位】：湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：S565.4;O433

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本文編號：2636155