10.3964/j.issn.1000-0593(2012)12-3324-05
基于高光谱技术的灰霉病胁迫下番茄叶片SPAD值检测方法研究
对灰霉病胁迫下番茄叶片中叶绿素含量(SPAD)的高光谱图像信息进行了研究.首先获取380～1 030 nm波段范围内健康和染病番茄叶片的高光谱图像,然后基于ENVI软件处理平台提取高光谱图像中感兴趣区域的光谱信息,经平滑(Smoothing)、标准化(Normalize)等预处理后,建立了基于Normalize预处理的偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR)模型.再基于PLSR获得的4个变量建立反向传播神经网络(BPNN)和最小二乘-支持向量机(LS-SVM)模型.4个模型中,LS-SVM的预测效果最好,其决定系数R2为0.9018,预测集均方根误差RMSEP为2.599 2.结果表明,基于健康和染病番茄叶片的高光谱图像响应特性检测叶绿素含量(SPAD)是可行的.
高光谱图像、叶绿素、偏最小二乘回归、主成分回归、BP神经网络、最小二乘-支持向量机、番茄、灰霉病
32
TP391;S432.2+2(计算技术、计算机技术)
浙江省重大科技专项重点农业项目2009C12002;国家863计划课题项目2011AA100705;国家自然科学基金项目31071332;中央高校基本科研业务费专项资金项目2012FZA6005
2013-01-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
3324-3328
