以水稻葉片為研究對(duì)象,基于健康和稻瘟病葉片高光譜圖像,運(yùn)用高光譜特征參數(shù)、競爭性自適應(yīng)重加權(quán)(CARS)和主成分分析(PCA)算法選取特征變量,采用偏最小二乘回歸(PLSR)、支持向量機(jī)(SVM)和反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BPNN)算法,構(gòu)建水稻葉片SPAD值高光譜估測模型,并對(duì)比分析。結(jié)果表明,所有模型均可預(yù)測SPAD值,最優(yōu)模型為PCA-BPNN,其預(yù)測集決定系數(shù)、均方根誤差、相對(duì)誤差分別為0.8082、2.0783、4.18%。研究表明基于健康和稻瘟病葉片的高光譜圖像估測葉綠素含量可行,為水稻健康狀況監(jiān)測、病害影響評(píng)估提供理論基礎(chǔ)。

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【部分圖文】：

圖1水稻葉片樣本高光譜圖像

葉片SPAD值采用型號(hào)為TYS-3N植物養(yǎng)分測定儀與高光譜圖像采集同步測量。分散選取葉片葉脈兩側(cè)各3個(gè)點(diǎn)（染病葉片需包含病斑）測定葉綠素含量，計(jì)算所有測量點(diǎn)平均值作為該葉片SPAD值。1.2高光譜數(shù)據(jù)獲取及樣本劃分

圖2健康和染病水稻葉片光譜曲線

通過分析染病和健康葉片平均光譜反射率差異顯著，如圖2所示。在530～570nm波段染病葉片光譜反射率明顯低于健康葉片，綠峰波段附近差異最大；580～720nm波段染病葉片光譜反射率高于健康葉片；730～900nm近紅外區(qū)染病葉片光譜反射率低于健康樣本，760nm附近差值最....

圖3基于特征參數(shù)SPAD實(shí)測值與估測值

由圖3可見，SVM(Characteristicparameters）模型、BPNN(Characteristicparameters）模型預(yù)測集決定系數(shù)Rp2分別為0.7305、0.7545，較PLSR(Characteristicparameters）提高7.79%、1....

圖4CARS特征波長選擇過程

采用CARS對(duì)高光譜數(shù)據(jù)作SPAD值特征波長選擇，選擇過程見圖4，采樣次數(shù)設(shè)置為50。由圖4(a）可見，隨采樣次數(shù)增加變量個(gè)數(shù)逐步減少；PLS模型交叉驗(yàn)證RMSECV值隨采樣次數(shù)增加先降后升，見圖4(b）；由圖4(c）中星號(hào)位置可知，當(dāng)采樣次數(shù)達(dá)38次時(shí)，RMSECV值最低，表明....

本文編號(hào)：3977418