基于BP神经网络的橡胶苗叶片磷含量高光谱预测

发布时间：2017-09-18 02:21

  本文关键词：基于BP神经网络的橡胶苗叶片磷含量高光谱预测

  更多相关文章： 神经网络 光谱分析 模型 偏最小二乘回归 微分技术 营养诊断

【摘要】：为验证高光谱技术在橡胶苗叶片磷素营养诊断方面的可行性,该文以砂培橡胶苗为研究对象,利用高光谱仪测得不同磷处理水平下橡胶苗叶片光谱反射率,并应用微分技术求取去噪后光谱反射率一阶和二阶导数,以叶片磷含量和光谱变量相关性分析为基础,选择出叶片磷含量敏感波段,最后以敏感波段为输入变量,结合多重线性回归、偏最小二乘回归和反向传播神经网络模型对叶片磷含量进行预测。结果表明:原始光谱反射率555和722 nm、一阶导数674、710、855、1 091、1 197、1 275、1 718、2 181和2 228 nm以及二阶导数816、890、1 339、1 357和2 201 nm为叶片磷含量敏感波段;反向传播神经网络模型预测精度最高,训练集和验证集中预测值和实测值之间的相关系数r分别为0.964和0.967,均方根误差RMSE分别为0.0139和0.00856,模型性能指数(ratio of performance to deviation,RPD)分别为3.71和3.23,证明高光谱技术可以快速、准确诊断橡胶苗叶片磷含量。
【作者单位】： 中国热带农业科学院橡胶研究所;
【关键词】： 神经网络 光谱分析 模型 偏最小二乘回归 微分技术 营养诊断
【基金】：国家天然橡胶产业技术体系(CARS-34) 海南省自然科学基金(314142)
【分类号】：S794.1;TP183
【正文快照】： 郭澎涛,苏艺,茶正早,林清火,罗微,林钊沐.基于BP神经网络的橡胶苗叶片磷含量高光谱预测[J].农业工程学报,2016,32(Supp.1):177-183.doi:10.11975/j.issn.1002-6819.2016.z1.025 http://www.tcsae.orgGuo Pengtao,Su Yi,Cha Zhengzao,Lin Qinghuo,Luo Wei,Lin Zhaomu.Predictio

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