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利用CARS-BPNN模型的南疆枣园土壤有机质高光谱反演
被引量:
1
1
作者
蔡海辉
周岭
+4 位作者
史舟
纪文君
罗德芳
彭杰
冯春晖
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期2568-2573,共6页
土壤有机质(SOM)含量是制定枣园土壤施肥方案的主要依据。合理的施肥方案对提升红枣品质、减少农户投入和增加枣园产出有重要意义。利用传统方法获取枣园SOM含量耗费时间和资源,不符合枣园精准施肥管理的需求,土壤有机质高光谱检测是一...
土壤有机质(SOM)含量是制定枣园土壤施肥方案的主要依据。合理的施肥方案对提升红枣品质、减少农户投入和增加枣园产出有重要意义。利用传统方法获取枣园SOM含量耗费时间和资源,不符合枣园精准施肥管理的需求,土壤有机质高光谱检测是一种有效的替代方法。为筛选南疆枣园SOM的高光谱快速检测模型,采用网格布点法采集158个枣园土壤样品,测定风干土样的室内高光谱数据和SOM含量。分别将400~2400 nm全波段(R)和通过竞争自适应加权算法(CARS)、连续投影算法(SPA)、粒子群优化算法(PSO)三种数据降维算法筛选的数据集与偏最小二乘回归(PLSR)、反向传播神经网络(BPNN)、卷积神经网络(CNN)三种建模方法结合构建12种枣园SOM含量的组合反演模型,通过对比模型的精度评价指标和训练时间,筛选枣园SOM含量最优光谱反演模型。结果表明:(1)CARS、SPA、PSO三种降维算法都能将光谱数据压缩至原来的10%以下,筛选波长数分别由原来的2001个变量降为98、156、102个,降维组合模型的验证集RPD均大于1.50,均能实现对枣园SOM含量的反演,与R组合模型相比,降维组合模型至少能节省30%的时间成本,特别是与BPNN和CNN等构建的组合模型,能节省90%的训练时间,且模型稳定性更强,模型效果更优。(2)CARS数据集构建组合模型的验证集R^(2)均大于0.85,RPD均大于2.50,RPIQ均大于1.60,在三种降维算法中效果最好;PSO数据集的组合模型验证效果略低于CARS数据集,但优于R数据集,R^(2)均大于0.80、RPD均大于2.00;SPA数据集构建组合模型的验证效果要低于R数据集,在三种降维算法中效果最差。(3)BPNN和CNN两种方法的反演模型验证效果均优于PLSR模型,而在模型训练时间和模型验证效果等方面,BPNN模型优于CNN模型,其结合CARS数据集的验证效果最优,R^(2)为0.91、PRD为3.34、RPIQ为3.17、nRMSE%为11.93,训练时间为58.00 s,模型符合快速检测枣园SOM含量的要求。CARS-BPNN模型为反演南疆枣园SOM的最优模型,研究结果能够为南疆枣园土壤养分快速检测与制定施肥方案提供参考。
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关键词
枣
园
土壤
有机
质
CARS算法
CNN模型
BPNN模型
检测模型
下载PDF
职称材料
陕北有机红枣园主要病虫害及综合防治
被引量:
20
2
作者
屈志成
《陕西林业科技》
2008年第4期91-93,共3页
为了解决有机红枣生产中病虫害的防治,我们从2002年开始对陕北枣树主要病虫害发生规律和生活习性进行了调查,主要虫害有6种,病害3种,针对每种病虫害采用农业、人工、物理、生物等综合防治,取得了良好的防治效果。
关键词
有机枣园
病虫害
综合防治
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职称材料
题名
利用CARS-BPNN模型的南疆枣园土壤有机质高光谱反演
被引量:
1
1
作者
蔡海辉
周岭
史舟
纪文君
罗德芳
彭杰
冯春晖
机构
塔里木大学农学院
塔里木大学机械电气化工程学院
浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所
中国农业大学土地科学与技术学院
塔里木大学园艺与林学学院
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期2568-2573,共6页
基金
兵团南疆重点产业创新发展支撑计划项目(2020DB003)资助。
文摘
土壤有机质(SOM)含量是制定枣园土壤施肥方案的主要依据。合理的施肥方案对提升红枣品质、减少农户投入和增加枣园产出有重要意义。利用传统方法获取枣园SOM含量耗费时间和资源,不符合枣园精准施肥管理的需求,土壤有机质高光谱检测是一种有效的替代方法。为筛选南疆枣园SOM的高光谱快速检测模型,采用网格布点法采集158个枣园土壤样品,测定风干土样的室内高光谱数据和SOM含量。分别将400~2400 nm全波段(R)和通过竞争自适应加权算法(CARS)、连续投影算法(SPA)、粒子群优化算法(PSO)三种数据降维算法筛选的数据集与偏最小二乘回归(PLSR)、反向传播神经网络(BPNN)、卷积神经网络(CNN)三种建模方法结合构建12种枣园SOM含量的组合反演模型,通过对比模型的精度评价指标和训练时间,筛选枣园SOM含量最优光谱反演模型。结果表明:(1)CARS、SPA、PSO三种降维算法都能将光谱数据压缩至原来的10%以下,筛选波长数分别由原来的2001个变量降为98、156、102个,降维组合模型的验证集RPD均大于1.50,均能实现对枣园SOM含量的反演,与R组合模型相比,降维组合模型至少能节省30%的时间成本,特别是与BPNN和CNN等构建的组合模型,能节省90%的训练时间,且模型稳定性更强,模型效果更优。(2)CARS数据集构建组合模型的验证集R^(2)均大于0.85,RPD均大于2.50,RPIQ均大于1.60,在三种降维算法中效果最好;PSO数据集的组合模型验证效果略低于CARS数据集,但优于R数据集,R^(2)均大于0.80、RPD均大于2.00;SPA数据集构建组合模型的验证效果要低于R数据集,在三种降维算法中效果最差。(3)BPNN和CNN两种方法的反演模型验证效果均优于PLSR模型,而在模型训练时间和模型验证效果等方面,BPNN模型优于CNN模型,其结合CARS数据集的验证效果最优,R^(2)为0.91、PRD为3.34、RPIQ为3.17、nRMSE%为11.93,训练时间为58.00 s,模型符合快速检测枣园SOM含量的要求。CARS-BPNN模型为反演南疆枣园SOM的最优模型,研究结果能够为南疆枣园土壤养分快速检测与制定施肥方案提供参考。
关键词
枣
园
土壤
有机
质
CARS算法
CNN模型
BPNN模型
检测模型
Keywords
Soil organic matter in Jujube orchard
CARS algorithm
CNN model
BPNN model
Detection model
分类号
S153.6 [农业科学—土壤学]
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职称材料
题名
陕北有机红枣园主要病虫害及综合防治
被引量:
20
2
作者
屈志成
机构
佳县红枣工作站
出处
《陕西林业科技》
2008年第4期91-93,共3页
文摘
为了解决有机红枣生产中病虫害的防治,我们从2002年开始对陕北枣树主要病虫害发生规律和生活习性进行了调查,主要虫害有6种,病害3种,针对每种病虫害采用农业、人工、物理、生物等综合防治,取得了良好的防治效果。
关键词
有机枣园
病虫害
综合防治
Keywords
the organic date garden
diseases and pests
integrated control
分类号
S665.1 [农业科学—果树学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
利用CARS-BPNN模型的南疆枣园土壤有机质高光谱反演
蔡海辉
周岭
史舟
纪文君
罗德芳
彭杰
冯春晖
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
1
下载PDF
职称材料
2
陕北有机红枣园主要病虫害及综合防治
屈志成
《陕西林业科技》
2008
20
下载PDF
职称材料
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