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基于深度学习的梨树养分含量高光谱监测
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作者 黄林峰 蒋雪松 +3 位作者 贾志成 周宏平 周磊 戎子凡 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期3543-3552,共10页
为了实现梨树生长和结果时期对于梨树养分的精准和及时地监测,进一步为梨树施肥管理及梨果品质提升提供保障和调整策略,养分监测十分重要。使用ASD FieldSpec3高光谱仪获取梨树果实膨大期和成熟期的叶片高光谱数据,采集叶片氮磷钾含量... 为了实现梨树生长和结果时期对于梨树养分的精准和及时地监测,进一步为梨树施肥管理及梨果品质提升提供保障和调整策略,养分监测十分重要。使用ASD FieldSpec3高光谱仪获取梨树果实膨大期和成熟期的叶片高光谱数据,采集叶片氮磷钾含量信息。对比分析原始反射率、一阶导数变换(FD)、卷积平滑算法(SG)、标准正态变量变换法(SNV)等光谱预处理方法对于高光谱反射率监测模型拟合效果的影响。利用主成分分析(PCA)、竞争自适应重加权抽样(CARS)和连续投影算法(SPA)选择高光谱数据的特征波段。之后,使用偏最小二乘法回归(PLSR)、支持向量回归(SVR)、随机森林(RF)、梯度提升树(GBDT)、卷积神经网络(CNN)、深度森林(DF)算法建立基于特征波段的监测模型,筛选梨树氮磷钾3种营养元素的最优高光谱监测模型。结果表明,深度学习算法DF具备较好的处理高光谱数据的能力。氮元素的最佳建模组合为SG-SNV预处理的PCA特征波段的DF回归模型(R^(2)=0.9283,RMSE=0.2381 g·kg^(-1));磷元素的最佳建模组合为SG-SNV预处理的SPA特征波段的GBDT回归模型(R2=0.9367,RMSE=0.0431 g·kg^(-1));钾元素的最佳建模组合为SG-SNV预处理的PCA特征波段的DF回归模型(R^(2)=0.9544,RMSE=0.2767 g·kg^(-1))。基于高光谱特征波段的监测模型拟合效果良好(R^(2)>0.9),可以实现梨树果实膨大期和成熟期氮磷钾含量的准确监测。 展开更多
关键词 梨树 高光谱 机器学习 深度学习 养分含量
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基于光谱遥感技术的作物营养诊断研究进展 被引量:1
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作者 蒋雪松 黄林峰 +1 位作者 贾志成 戎子凡 《林业工程学报》 CSCD 北大核心 2023年第6期13-23,共11页
营养元素在作物生长的各个阶段都具有重要作用,其含量的丰缺直接影响作物正常生理活动,如叶绿素、蛋白质的合成,根系的生长等。准确的作物营养诊断可以保证施肥量与作物本身营养需求量相匹配,保证作物的正常生长。随着无人机、直升机和... 营养元素在作物生长的各个阶段都具有重要作用,其含量的丰缺直接影响作物正常生理活动,如叶绿素、蛋白质的合成,根系的生长等。准确的作物营养诊断可以保证施肥量与作物本身营养需求量相匹配,保证作物的正常生长。随着无人机、直升机和卫星等遥感平台,多光谱和高光谱相机等光学传感器以及相关技术发展成熟之后,光谱遥感技术逐渐应用于农林业营养诊断。光谱遥感技术利用反射光谱数据估计叶片理化参数,是获取作物营养元素含量的一种有效手段,具有成本低、作业范围大、劳动量需求性低等优点。分析了物理与化学营养诊断技术的方法与手段,指出光谱遥感技术的先进性,归纳了光谱遥感技术的基本分析步骤,重点综述了近年来该技术在诊断作物氮、磷、钾等必需营养元素方面的具体应用和理论研究方面的不足,提出了微量元素含量检测的必要性,推动多营养元素光谱数据库建立、数字孪生技术应用和算法优化,以期提高作物大面积营养诊断的准确度和便利性。 展开更多
关键词 作物 遥感 营养元素 营养诊断 光谱诊断
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