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玉米叶片铜铅胁迫高光谱识别研究
被引量:
2
1
作者
杨可明
高伟
+3 位作者
陈改英
赵恒谦
韩倩倩
李艳茹
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期215-222,共8页
为了区分玉米叶片重金属胁迫种类,提出一种基于高光谱的铜铅胁迫识别方法。分别以叶片0.1~2.0阶分数阶导数(FOD)光谱中红边位置与任意两波长处的光谱值构建玉米叶片的红边铜铅敏感指数(RECLSI)集群,计算各集群中指数与胁迫类型的相关系...
为了区分玉米叶片重金属胁迫种类,提出一种基于高光谱的铜铅胁迫识别方法。分别以叶片0.1~2.0阶分数阶导数(FOD)光谱中红边位置与任意两波长处的光谱值构建玉米叶片的红边铜铅敏感指数(RECLSI)集群,计算各集群中指数与胁迫类型的相关系数,以相关系数最大值、最小值对应的RECLSI构建铜铅识别特征(CLIF),在CLIF的二维分布出现与胁迫类型相关的聚类时建立胁迫识别界限(SIB),从而实现铜铅胁迫识别。研究表明:各RECLSI集群中指数与胁迫类型相关系数的最大值、最小值随FOD光谱阶次的增加分别呈先升后降、先降后升的趋势,其中相关系数最大值、最小值的极点分别出现在1.3、1.4阶FOD光谱对应的RECLSI集群中;0.7~1.5阶FOD光谱的CLIF二维分布呈现出与胁迫类型相关的聚类,根据CLIFSIB能够不同程度地实现铜铅胁迫识别;1.2阶FOD光谱的CLIFSIB识别效果最好,试验集精度为100%,验证集精度为81.25%。基于FOD光谱的CLIFSIB玉米叶片铜铅胁迫识别方法在部分阶次能够获得良好且稳定的识别结果,具有可行性和有效性。
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关键词
玉米叶片
铜铅胁迫
重金属污染
高光谱识别
二维平面
下载PDF
职称材料
题名
玉米叶片铜铅胁迫高光谱识别研究
被引量:
2
1
作者
杨可明
高伟
陈改英
赵恒谦
韩倩倩
李艳茹
机构
中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院
北京农学院园林学院
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期215-222,共8页
基金
国家自然科学基金项目(41971401)
中央高校基本科研业务费专项资金项目(2020YJSDC02)。
文摘
为了区分玉米叶片重金属胁迫种类,提出一种基于高光谱的铜铅胁迫识别方法。分别以叶片0.1~2.0阶分数阶导数(FOD)光谱中红边位置与任意两波长处的光谱值构建玉米叶片的红边铜铅敏感指数(RECLSI)集群,计算各集群中指数与胁迫类型的相关系数,以相关系数最大值、最小值对应的RECLSI构建铜铅识别特征(CLIF),在CLIF的二维分布出现与胁迫类型相关的聚类时建立胁迫识别界限(SIB),从而实现铜铅胁迫识别。研究表明:各RECLSI集群中指数与胁迫类型相关系数的最大值、最小值随FOD光谱阶次的增加分别呈先升后降、先降后升的趋势,其中相关系数最大值、最小值的极点分别出现在1.3、1.4阶FOD光谱对应的RECLSI集群中;0.7~1.5阶FOD光谱的CLIF二维分布呈现出与胁迫类型相关的聚类,根据CLIFSIB能够不同程度地实现铜铅胁迫识别;1.2阶FOD光谱的CLIFSIB识别效果最好,试验集精度为100%,验证集精度为81.25%。基于FOD光谱的CLIFSIB玉米叶片铜铅胁迫识别方法在部分阶次能够获得良好且稳定的识别结果,具有可行性和有效性。
关键词
玉米叶片
铜铅胁迫
重金属污染
高光谱识别
二维平面
Keywords
maize leaves
copperlead stress
heavy metal pollution
hyperspectral identification
two-dimensional planes
分类号
S127 [农业科学—农业基础科学]
P575.4 [天文地球—矿物学]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
玉米叶片铜铅胁迫高光谱识别研究
杨可明
高伟
陈改英
赵恒谦
韩倩倩
李艳茹
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
2
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