基于离散小波算法定量反演贵州百香果叶片叶绿素含量的研究

S667.9; [目的]为探索贵州精品水果植株生化组分的快速、精准诊断方法.[方法]以百香果叶片高光谱数据与相应叶片叶绿素含量为数据源,分别采用数学变换、离散小波变换算法处理分析百香果叶片光谱数据,然后利用相关性分析算法提取敏感波段,并利用偏最小二乘算法构建百香果叶片叶绿素含量估测模型.[结果]离散小波变换与数学变换中的对数变换分离的低频信息能明显提升光谱对百香果叶片叶绿素含量的估测能力,以基于离散小波变换Ll尺度构建的模型较优,具有较高的估测精度与稳定性,其R2 =0.578,RMSE=1.104.[结论]受复杂地理环境、气候条件影响,百香果叶片光谱数据内涵大量噪声,由数学变换、离散小波变换...

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Published in西南农业学报 Vol. 33; no. 12; pp. 2927 - 2932
Main Authors 童倩倩, 李莉婕, 赵泽英, 岳延滨, 刘海
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 贵州省农业科技信息研究所,贵州贵阳550006 2020
Subjects
偏最小二乘算法
连续小波变换
贵州
百香果
叶绿素含量
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ISSN1001-4829
DOI10.16213/j.cnki.scjas.2020.12.035

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Summary:S667.9; [目的]为探索贵州精品水果植株生化组分的快速、精准诊断方法.[方法]以百香果叶片高光谱数据与相应叶片叶绿素含量为数据源,分别采用数学变换、离散小波变换算法处理分析百香果叶片光谱数据,然后利用相关性分析算法提取敏感波段,并利用偏最小二乘算法构建百香果叶片叶绿素含量估测模型.[结果]离散小波变换与数学变换中的对数变换分离的低频信息能明显提升光谱对百香果叶片叶绿素含量的估测能力,以基于离散小波变换Ll尺度构建的模型较优,具有较高的估测精度与稳定性,其R2 =0.578,RMSE=1.104.[结论]受复杂地理环境、气候条件影响,百香果叶片光谱数据内涵大量噪声,由数学变换、离散小波变换提取的高频信息对百香果叶片叶绿素含量的估测能力较弱.与高频信息相比,低频信息对百香果叶片叶绿素含量的估测能力较强.
ISSN:1001-4829
DOI:10.16213/j.cnki.scjas.2020.12.035