基于SVR算法的苹果叶片叶绿素含量高光谱反演

发布时间：2017-06-07 11:13

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【摘要】：为实现苹果叶片叶绿素含量的高光谱反演,分析了多种光谱参数与实测SPAD值的相关性,并将归一化光谱参数值及SPAD值进行多项式回归及支持向量回归。其中以归一化植被指数为变量的SVR(Support vector regression)反演模型在建模及模型检验中决定系数分别为0.741 0、0.891 4,均方根误差分别为0.133 2、0.125 6,具有较高的精度及良好的预测能力。与多项式回归相比,SVR具有更好的反演效果,可以作为叶绿素高光谱反演的优选算法。
【作者单位】： 西北农林科技大学资源环境学院;
【关键词】： 苹果叶片 叶绿素 光谱参数 SPAD值 支持向量回归 反演
【基金】：国家高技术研究发展计划(863计划)项目(2013AA102401-2)
【分类号】：S661.1;TP18
【正文快照】： 引言叶绿素含量是反映植物光合作用能力和生长状况的重要指标。由于叶绿素与叶片氮含量间存在较好的相关,可表征植物的营养状况,所以叶绿素含量也是植物营养胁迫的指示剂。由此可见,快速、准确地测量植物叶片的叶绿素含量具有重要的应用价值。HORLER等[1]研究了叶片叶绿素含量

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