冬枣氮素含量预测模型中特征波长选择方法的应用(英文)

来源 :农业工程学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:mc_2000
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为了提高近红外光谱法快速测定枣叶氮含量的准确性和鲁棒性。采用偏最小二乘法建立了冬枣叶片氮含量近红外光谱模型。模型的相关系数为0.799,均方根误差为0.055。整个光谱区域包含了许多与冬枣氮含量无关的光谱变量。冗余信息的存在降低了模型的预测性能。所以采用间隔偏最小二乘(IPLS)结合遗传算法和模拟退火算法来选择冬枣叶片氮含量的特征波长。用凯氏定氮法测定冬枣叶样品的氮含量。试验选用15棵枣树,每棵树5个叶片作为试验对象。用于光谱测量的仪器是ASD光谱仪,测试仪在350~2 500 nm波长范围内,光谱分辨率
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