文献类型: 中文期刊
作者: 马文强 1 ; 刘佳 1 ; 沈晓贺 1 ; 陈中原 2 ; 杨莉玲 1 ; 张漫 3 ;
作者机构: 1.新疆农业科学院农业机械化研究所
2.新疆维吾尔自治区产品质量监督检验研究院
3.中国农业大学
关键词: 核桃;光谱分析;氮元素;特征波段;预测模型
期刊名称: 新疆农业科学
ISSN: 1001-4330
年卷期: 2023 年 003 期
页码: 582-589
收录情况: 北大核心 ; CSCD
摘要: 【目的】分析325~1 075 nm范围内核桃叶片光谱与叶片氮元素含量的相关性,研究核桃叶片光谱数据预处理和特征波段筛选方法,建立核桃叶片氮元素含量的预测模型,为实现核桃生产中的快速施肥提供参考。【方法】建立多元散射校正、Savitzky-Golay卷积平滑滤波和小波去噪的组合预处理方法;采用连续投影算法筛选出了特征波段;采用特征波段建立核桃叶片氮元素含量的偏最小二乘回归预测模型。【结果】建立的组合预处理方法对核桃叶片光谱去噪效果较好;采用特征波段建立的核桃叶片氮元素含量的预测模型,模型的验证集决定系数R~2达到了0.875,均方根误差RMSE达到了0.697 3 mg/g。【结论】与全光谱数据相比,筛选出的特征波段降低了冗余数据和噪声的影响,提取出了有效成分相关的光谱信息,提高了建模质量。
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