文献类型： 中文期刊
作者： 郑玲 1 ; 朱大洲 2 ; 董大明 1 ; 张保华 1 ; 王成 1 ; 赵春江 1 ;
作者机构： 1.北京农业信息技术研究中心
2.农业部食物与营养发展研究所
关键词： 多信息融合;偏最小二乘回归;冠层光谱;机器视觉;冬小麦;生物量
期刊名称： 光谱学与光谱分析
ISSN： 1000-0593
年卷期： 2016 年 36 卷 06 期
页码： 1818-1825
收录情况： EI ; SCI ; 北大核心 ; CSCD
摘要： 将小麦冠层光谱与小麦冠层图像或者侧面图像进行多信息融合,对冬小麦地上鲜生物量进行预测,提高了冬小麦地上鲜生物量无损检测精度,试验获取苗期93个样本的冠层光谱和冠层图像,中后期(拔节期、抽穗期、开花期、灌浆期)200个样本的冠层光谱和侧面图像。将光谱反射率作为光谱特征参数,并通过图像处理提取小麦覆盖度作为图像特征参数,建立苗期和中后期基于光谱特征参数和图像特征参数的地上生物量检测模型,将冠层光谱反射率和小麦覆盖度作为多信息融合的输入,利用多元回归分析(MRA)和偏最小二乘法(PLS)建立地上鲜生物量预测模型并进行验证。结果表明,在苗期和中后期,将光谱信息和图像信息融合,采用PLS所建立的预测模型与单独的图像模型和光谱模型相比精度最高。苗期基于信息融合所建立的PLS模型验证集R~2为0.881,其RMSE为0.015kg;中后期基于信息融合所建立的PLS模型验证集R~2为0.791,RMSE为0.059kg。由此可见,相比单一的光谱模型和图像模型,图像信息和光谱信息融合之后,充分提高了光谱信息和图像信息的利用率,使模型的精度得以提高。
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