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题名基于分数阶微分的橡胶树割胶期氮素含量定量检测
被引量：2
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作者
郑人文
李子波
唐荣年
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机构
海南大学机电工程学院
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出处
《南方农业学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期802-808,共7页
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基金
海南省重点研发计划项目(ZDYF2018026)
海南省研究生创新项目(Hys2016-27)
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文摘
【目的】检测橡胶树割胶期叶片的实际氮素含量,建立橡胶树叶片光谱诊断模型,为实现橡胶树叶片氮素含量的快速无损检测提供参考依据。【方法】使用FieldSpec 3光谱仪采集割胶期橡胶树叶片的光谱反射率,分别以其原始光谱(R)、倒数光谱(1/R)、对数光谱(log R)和对数倒数光谱(1/log R)作为光谱信息,采用分数阶微分进行处理,获得不同分数阶阶次下的光谱数据,并通过竞争性自适应重加权算法(CARS)选择变量及偏最小二乘回归法(PLSR)建立橡胶树氮素光谱诊断模型。【结果】采用分数阶对橡胶树叶片R、1/R、log R和1/log R建立模型的最优均方根误差(RMSE)分别为0.1376、0.1175、0.1263和0.1505,且使用1/R数据建立的0.6阶模型表现最优,相关系数为0.9273,RMSE为0.1175,决定系数为0.8551。与整数阶算法相比,分数阶模型具有更强的预测能力,表明分数阶能充分挖掘光谱信息的有效信息,有效提高橡胶叶片氮含量光谱诊断模型的预测精度,实现橡胶树叶片氮素含量快速无损检测。【结论】应用近红外光谱技术并结合分数阶微分算法可快速无损检测橡胶树叶片氮素含量,为生产上橡胶树的精准可变量施肥提供技术支持。
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关键词
橡胶树
叶片
氮素含量
光谱诊断模型
分数阶
偏最小二乘回归法(PLSR)
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Keywords
rubber tree
leaves
nitrogen
spectral diagnnostic model
fractional order
partial least squares regression(PLSR)
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分类号
S794.1
[农业科学—林木遗传育种]
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