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水培番茄施氮量近紅外光譜預(yù)測模型的研究
摘要:通過小波變換去除了可見光區(qū)(350~560 nm)的噪聲,提取出了葉酸的特征波段366 nm和與葉綠素有關(guān)的特征波段380,414,437,554 nm.在560~2 500 nm的波長范圍內(nèi),去除噪聲后的最大誤差低于1.47%;在特征峰谷處的最大誤差不超過0.11%.用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了番茄施氮量預(yù)測模型.研究表明,在用植物探頭獲取番茄葉片光譜數(shù)據(jù)并去噪的條件下,用554,673,1 440,1 940 nm處的吸光度值作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入變量建立的番茄施氮最的預(yù)測模型有很高的預(yù)測精度,有極大的潛力能夠滿足實際應(yīng)用的需要.對研究大田有效養(yǎng)分的預(yù)測模型也有重要的參考價值. 作者: 韓小平[1]左月明[1]李靈芝[2] Author: HAN Xiao-ping[1] ZUO Yue-ming[1] LI Ling-zhi[2] 作者單位: 山西農(nóng)業(yè)大學工程技術(shù)學院,山西,太谷,030801山西農(nóng)業(yè)大學園藝學院,山西,太谷,030801 期 刊: 光譜學與光譜分析 ISTICEISCIPKU Journal: SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS 年,卷(期): 2010, 30(9) 分類號: S143.1 關(guān)鍵詞: 小波去噪 特征提取 模型預(yù)測 施氮量 水培 機標分類號: S64 R24 機標關(guān)鍵詞: 水培 番茄葉片 施氮量 近紅外光譜 預(yù)測模型 Near Infrared Spectrum Nitrogen Content Model 最大誤差 特征波段 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立 去除噪聲 預(yù)測精度 有效養(yǎng)分 小波變換 吸光度值 輸入變量 實際應(yīng)用 可見光區(qū) 光譜數(shù)據(jù) 基金項目: 國家自然科學基金,山西省留學基金【水培番茄施氮量近紅外光譜預(yù)測模型的研究】相關(guān)文章:
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