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题名利用叶片高光谱反射率预测棉花叶绿素含量
被引量：3
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作者
李旭
陈柏林
周保平
石子琰
洪国军
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机构
塔里木大学信息工程学院
塔里木大学化学化工学院
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出处
《华中农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期195-202,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(61563046)
绿洲生态农业兵团重点实验室开放课题(202002)。
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文摘
为提高棉花叶绿素含量预测的准确性,利用连续小波分析和传统光谱变换对棉花叶片原始光谱进行分解和变换,以特征小波系数和光谱特征波段为自变量,并利用单变量、逐步回归和偏最小二乘法建立反演棉花叶片叶绿素含量的数学模型。结果显示,不同的光谱处理方法使得棉花叶片叶绿素和光谱反射率的相关性都有不同程度的提升,对于传统光谱变换,倒数对数一阶微分lg(1/R′)对棉花叶片叶绿素相关性提高了0.41。结果表明,连续小波分析在信息降噪和挖掘特征信息方面优于传统光谱模型,建立的模型RPD>2,具有很好的稳定性,对样本数据都具很好的预测能力。
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关键词
高光谱
无损检测
连续小波分析
传统光谱变换
叶绿素
棉花
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Keywords
hyperspectral
non-destructive testing
continuous wavelet analysis
traditional spectral transformation
chlorophyll
cotton
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分类号
S562
[农业科学—作物学]
S127
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