基于SVR算法的蘋(píng)果葉片葉綠素含量高光譜反演
本文關(guān)鍵詞:基于SVR算法的蘋(píng)果葉片葉綠素含量高光譜反演,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
【摘要】:為實(shí)現(xiàn)蘋(píng)果葉片葉綠素含量的高光譜反演,分析了多種光譜參數(shù)與實(shí)測(cè)SPAD值的相關(guān)性,并將歸一化光譜參數(shù)值及SPAD值進(jìn)行多項(xiàng)式回歸及支持向量回歸。其中以歸一化植被指數(shù)為變量的SVR(Support vector regression)反演模型在建模及模型檢驗(yàn)中決定系數(shù)分別為0.741 0、0.891 4,均方根誤差分別為0.133 2、0.125 6,具有較高的精度及良好的預(yù)測(cè)能力。與多項(xiàng)式回歸相比,SVR具有更好的反演效果,可以作為葉綠素高光譜反演的優(yōu)選算法。
【作者單位】: 西北農(nóng)林科技大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】: 蘋(píng)果葉片 葉綠素 光譜參數(shù) SPAD值 支持向量回歸 反演
【基金】:國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863計(jì)劃)項(xiàng)目(2013AA102401-2)
【分類號(hào)】:S661.1;TP18
【正文快照】: 引言葉綠素含量是反映植物光合作用能力和生長(zhǎng)狀況的重要指標(biāo)。由于葉綠素與葉片氮含量間存在較好的相關(guān),可表征植物的營(yíng)養(yǎng)狀況,所以葉綠素含量也是植物營(yíng)養(yǎng)脅迫的指示劑。由此可見(jiàn),快速、準(zhǔn)確地測(cè)量植物葉片的葉綠素含量具有重要的應(yīng)用價(jià)值。HORLER等[1]研究了葉片葉綠素含量
【相似文獻(xiàn)】
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本文關(guān)鍵詞:基于SVR算法的蘋(píng)果葉片葉綠素含量高光譜反演,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
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