本文關(guān)鍵詞：基于SVR算法的蘋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】：為實現(xiàn)蘋果葉片葉綠素含量的高光譜反演,分析了多種光譜參數(shù)與實測SPAD值的相關(guān)性,并將歸一化光譜參數(shù)值及SPAD值進行多項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)測能力。與多項式回歸相比,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】： 蘋果葉片 葉綠素 光譜參數(shù) SPAD值 支持向量回歸 反演
【基金】：國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(863計劃)項目(2013AA102401-2)
【分類號】：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狀況的重要指標。由于葉綠素與葉片氮含量間存在較好的相關(guān),可表征植物的營養(yǎng)狀況,所以葉綠素含量也是植物營養(yǎng)脅迫的指示劑。由此可見,快速、準確地測量植物葉片的葉綠素含量具有重要的應(yīng)用價值。HORLER等[1]研究了葉片葉綠素含量

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