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夏玉米可见/近红外光小波主成分提取与氮素含量神经网络检测
摘要：使用高光谱仪ASD Field Spec于吐丝期采集不同氮素处理的夏玉米叶片光谱,并进行对数变换处理;通过对绿峰(450～680nm)和近红外反射平台(760～1000nm)谱段光谱数据进行多尺度小波分解,获取第二层离散近似小波系数向量;采用主成分分析,从第二层离散近似小波系数向量中提取特征作为输入参数,建立对叶片氮素含量的广义回归神经网络估算模型.结果表明:对数变换显著地增强了绿峰和近红外反射平台谱段夏玉米叶片光谱对不同氮素处理的响应差异;从第二层离散近似小波系数向量中提取的小波主成分能够反映夏玉米叶片光谱在不同氮素处理下的整体变化趋势;以小波主成分作为输入参数的广义回归神经网络能够较为准确地预测夏玉米叶片氮素含量,并且具有一定的推广能力. 作者： 刘炜[1] 常庆瑞[1] 郭曼[1] 邢东兴[2] 员永生[1] Author： LIU Wei[1] CHANG Qing-Rui[1] GUO Man[1] XING Dong-Xing[2] YUAN Yong-Sheng[1] 作者单位： 西北农林科技大学,资源环境学院,陕西,杨凌712100西北农林科技大学,资源环境学院,陕西,杨凌712100;咸阳师范学院,资源环境系,陕西,咸阳,712000 期 刊： 红外与毫米波学报 ISTICEISCIPKU Journal： JOURNAL OF INFRARED AND MILLIMETER WAVES 年，卷(期)： 2011, 30(1) 分类号： S127 关键词： 可见/近红外光谱 夏玉米 小波系数 低通滤波器 主成分分析 机标分类号： TP3 TN9 机标关键词： 夏玉米 近红外光 多尺度小波分解 成分提取 氮素含量 神经网络检测 infrared spectra summer corn nitrogen content 玉米叶片 广义回归神经网络 叶片光谱 系数向量 离散近似 氮素处理 近红外反射 主成分分析 输入参数 对数变换 推广能力 基金项目： 国家科技支撑计划重大项目，国家自然科学基金项目，973计划项目 夏玉米可见/近红外光小波主成分提取与氮素含量神经网络检测[期刊论文] 红外与毫米波学报 --2011, 30(1)刘炜 常庆瑞 郭曼 邢东兴 员永生使用高光谱仪ASD Field Spec于吐丝期采集不同氮素处理的夏玉米叶片光谱,并进行对数变换处理;通过对绿峰(450～680nm)和近红外反射平台(760～1000nm)谱段光谱数据进行多尺度小波分解,获取第二层离散近似小波系数向量;...【夏玉米可见/近红外光小波主成分提取与氮素含量神经网络检测】相关文章：
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