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镉污染水稻高光谱诊断分析与建模
摘要：为了快速、准确地探测自然环境下水稻镉污染胁迫状况,提出了一种基于可见光-近红外光谱小波分析技术的快速识别和估算水稻镉污染的方法.根据野外实测水稻高光谱数据、水稻叶片主要生化参数及重金属含量等数据,利用Daubechies小波系的db5小波函数对350～1 300 nm水稻高光谱反射率进行9层分解,并提取小波能量系数进行镉含量回归建模.结果显示:第5层小波分解(d5)的奇异范围为550～810nm,奇异幅度为0.04,模极大值的中心位于700 nm处,对识别水稻镉污染效果最佳;以第3层小波能量系数作为自变量的回归模型对水稻镉含量估算精度最高,其决定系数R2高达0.958,均方根误差RMSE为0.122.小波奇异性分析可以较准确的诊断水稻镉污染胁迫状况,基于小波能量系数的建模能有效估算水稻镉污染胁迫水平. 作者： 修丽娜[1] 刘湘南[2] 刘美玲[2] Author： XIU Li-na[1] LIU Xiang-nan[2] LIU Mei-ling[2] 作者单位： 中国地质大学(北京)信息工程学院,北京,100083;天津城市建设学院管理工程系,天津,300384中国地质大学(北京)信息工程学院,北京,100083 期 刊： 光谱学与光谱分析 ISTICEISCIPKU Journal： SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS 年，卷(期)： 2011, 31(1) 分类号： S121 O433.4 关键词： 高光谱 镉污染胁迫 小波分析 奇异性检测 小波能量系数 机标分类号： TP7 S51 机标关键词： 镉污染 水稻叶片 高光谱诊断 分析与建模 Rice Singularity Modeling 小波奇异性分析 污染胁迫 能量系数 Daubechies小波 小波分析技术 估算 镉含量 重金属含量 均方根误差 近红外光谱 光谱反射率 高光谱数据 自然环境 基金项目： 国家高技术研究发展计划(863计划)项目，国家自然科学基金 镉污染水稻高光谱诊断分析与建模[期刊论文] 光谱学与光谱分析 --2011, 31(1)修丽娜 刘湘南 刘美玲为了快速、准确地探测自然环境下水稻镉污染胁迫状况,提出了一种基于可见光-近红外光谱小波分析技术的快速识别和估算水稻镉污染的方法.根据野外实测水稻高光谱数据、水稻叶片主要生化参数及重金属含量等数据,利用Daubech...【镉污染水稻高光谱诊断分析与建模】相关文章：
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