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(kāi)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(lèi)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(lèi)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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