夏玉米可見/近紅外光小波主成分提取與氮素含量神經網絡檢測

摘要：使用高光譜儀ASD Field Spec于吐絲期采集不同氮素處理的夏玉米葉片光譜,并進行對數變換處理;通過對綠峰(450～680nm)和近紅外反射平臺(760～1000nm)譜段光譜數據進行多尺度小波分解,獲取第二層離散近似小波系數向量;采用主成分分析,從第二層離散近似小波系數向量中提取特征作為輸入參數,建立對葉片氮素含量的廣義回歸神經網絡估算模型.結果表明:對數變換顯著地增強了綠峰和近紅外反射平臺譜段夏玉米葉片光譜對不同氮素處理的響應差異;從第二層離散近似小波系數向量中提取的小波主成分能夠反映夏玉米葉片光譜在不同氮素處理下的整體變化趨勢;以小波主成分作為輸入參數的廣義回歸神經網絡能夠較為準確地預測夏玉米葉片氮素含量,并且具有一定的推廣能力. 作者： 劉煒[1]  常慶瑞[1]  郭曼[1]  邢東興[2]  員永生[1] Author： LIU Wei[1]  CHANG Qing-Rui[1]  GUO Man[1]  XING Dong-Xing[2]  YUAN Yong-Sheng[1] 作者單位： 西北農林科技大學,資源環(huán)境學院,陜西,楊凌712100西北農林科技大學,資源環(huán)境學院,陜西,楊凌712100;咸陽師范學院,資源環(huán)境系,陜西,咸陽,712000 期 刊： 紅外與毫米波學報   ISTICEISCIPKU Journal： JOURNAL OF INFRARED AND MILLIMETER WAVES 年，卷(期)： 2011, 30(1) 分類號： S127 關鍵詞： 可見/近紅外光譜    夏玉米    小波系數    低通濾波器    主成分分析    機標分類號： TP3 TN9 機標關鍵詞： 夏玉米    近紅外光    多尺度小波分解    成分提取    氮素含量    神經網絡檢測    infrared spectra    summer corn    nitrogen content    玉米葉片    廣義回歸神經網絡    葉片光譜    系數向量    離散近似    氮素處理    近紅外反射    主成分分析    輸入參數    對數變換    推廣能力 基金項目： 國家科技支撐計劃重大項目，國家自然科學基金項目，973計劃項目 夏玉米可見/近紅外光小波主成分提取與氮素含量神經網絡檢測[期刊論文]  紅外與毫米波學報 --2011, 30(1)劉煒  常慶瑞  郭曼  邢東興  員永生使用高光譜儀ASD Field Spec于吐絲期采集不同氮素處理的夏玉米葉片光譜,并進行對數變換處理;通過對綠峰(450～680nm)和近紅外反射平臺(760～1000nm)譜段光譜數據進行多尺度小波分解,獲取第二層離散近似小波系數向量;...

【夏玉米可見/近紅外光小波主成分提取與氮素含量神經網絡檢測】相關文章：

基于主成分分析和BP神經網絡的土壤養(yǎng)分近紅外光譜檢測04-29

基于近紅外光譜的神經網絡預測大米直鏈淀粉含量04-28

土壤中總氮與總磷含量的近紅外光譜實時檢測方法04-26

基于BP神經網絡的啤酒酒精度近紅外光譜快速檢測04-27

不同貯存溫度蜂花粉的可見-近紅外光譜鑒別04-26

黃酒總糖含量的中紅外光譜定量檢測04-26

霉變板栗的近紅外光譜和神經網絡方法判別04-26

近紅外光譜測定復方對乙酰氨基酚片的有效成分04-29

近紅外光譜儀快速檢測油菜硫苷、芥酸及油份含量數學模型的建立04-29

基于獨立成分分析的被動紅外光譜弱信號檢測04-27