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水培番茄施氮量近紅外光譜預測模型的研究

時間:2023-05-06 17:42:38 工業(yè)農(nóng)業(yè)論文 我要投稿
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水培番茄施氮量近紅外光譜預測模型的研究

摘要:通過小波變換去除了可見光區(qū)(350~560 nm)的噪聲,提取出了葉酸的特征波段366 nm和與葉綠素有關(guān)的特征波段380,414,437,554 nm.在560~2 500 nm的波長范圍內(nèi),去除噪聲后的最大誤差低于1.47%;在特征峰谷處的最大誤差不超過0.11%.用BP神經(jīng)網(wǎng)絡建立了番茄施氮量預測模型.研究表明,在用植物探頭獲取番茄葉片光譜數(shù)據(jù)并去噪的條件下,用554,673,1 440,1 940 nm處的吸光度值作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入變量建立的番茄施氮最的預測模型有很高的預測精度,有極大的潛力能夠滿足實際應用的需要.對研究大田有效養(yǎng)分的預測模型也有重要的參考價值. 作者: 韓小平[1]左月明[1]李靈芝[2] Author: HAN Xiao-ping[1]  ZUO Yue-ming[1]  LI Ling-zhi[2] 作者單位: 山西農(nóng)業(yè)大學工程技術(shù)學院,山西,太谷,030801山西農(nóng)業(yè)大學園藝學院,山西,太谷,030801 期 刊: 光譜學與光譜分析   ISTICEISCIPKU Journal: SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS 年,卷(期): 2010, 30(9) 分類號: S143.1 關(guān)鍵詞: 小波去噪    特征提取    模型預測    施氮量    水培    機標分類號: S64 R24 機標關(guān)鍵詞: 水培    番茄葉片    施氮量    近紅外光譜    預測模型    Near Infrared Spectrum    Nitrogen Content    Model    最大誤差    特征波段    神經(jīng)網(wǎng)絡建立    去除噪聲    預測精度    有效養(yǎng)分    小波變換    吸光度值    輸入變量    實際應用    可見光區(qū)    光譜數(shù)據(jù) 基金項目: 國家自然科學基金,山西省留學基金

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