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基于多光譜成像的番茄葉片葉綠素含量預(yù)測(cè)建模方法研究

時(shí)間:2023-05-07 04:21:22 工業(yè)農(nóng)業(yè)論文 我要投稿
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基于多光譜成像的番茄葉片葉綠素含量預(yù)測(cè)建模方法研究

摘要:傳統(tǒng)的光譜分析技術(shù)預(yù)測(cè)植物的葉綠素含量的精度較低,而基于3CCD的多光譜攝像機(jī)的葉綠素預(yù)測(cè)研究存在其攝像機(jī)本身成本昂貴和無(wú)法調(diào)整的波長(zhǎng)通道數(shù)等局限性.文章提出了基于多光譜圖像技術(shù)利用敏感波長(zhǎng)(532,610和700 nm)下番茄葉片的灰度值來(lái)預(yù)測(cè)其葉綠素含量的研究方法.利用多元線性回歸分析、主成分分析和偏最小二乘回歸分析等方法建立了預(yù)測(cè)模型,取得了較好的預(yù)測(cè)效果,其相關(guān)系數(shù)R2c與R2v均達(dá)到了0.9左右.表明該方法用于番笳葉綠素的預(yù)測(cè)是有效和可行的,也為作物的長(zhǎng)勢(shì)檢測(cè)儀器的開發(fā)奠定了基礎(chǔ). 作者: 姜偉杰  孫明 Author: JIANG Wei-jie  SUN Ming 作者單位: 中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院,北京,100083 期 刊: 光譜學(xué)與光譜分析   ISTICEISCIPKU Journal: SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS 年,卷(期): 2011, 31(3) 分類號(hào): S641.2 關(guān)鍵詞: 番茄    多光譜成像    葉綠素含量    偏最小二乘同歸分析    機(jī)標(biāo)分類號(hào): TP7 TN3 機(jī)標(biāo)關(guān)鍵詞: 多光譜成像    番茄葉片    葉綠素含量    預(yù)測(cè)建模    方法研究    Based    Modeling    偏最小二乘回歸分析    多元線性回歸分析    攝像機(jī)    量的研究方法    主成分分析    預(yù)測(cè)研究    預(yù)測(cè)效果    預(yù)測(cè)模型    相關(guān)系數(shù)    圖像技術(shù)    敏感波長(zhǎng)    檢測(cè)儀器    技術(shù)預(yù)測(cè) 基金項(xiàng)目: 國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863計(jì)劃)項(xiàng)目 基于多光譜成像的番茄葉片葉綠素含量預(yù)測(cè)建模方法研究[期刊論文]  光譜學(xué)與光譜分析 --2011, 31(3)姜偉杰  孫明傳統(tǒng)的光譜分析技術(shù)預(yù)測(cè)植物的葉綠素含量的精度較低,而基于3CCD的多光譜攝像機(jī)的葉綠素預(yù)測(cè)研究存在其攝像機(jī)本身成本昂貴和無(wú)法調(diào)整的波長(zhǎng)通道數(shù)等局限性.文章提出了基于多光譜圖像技術(shù)利用敏感波長(zhǎng)(532,610和700 nm)...

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