【摘 要】
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为了提高基于近红外光谱的温室番茄叶绿素含量预测精度,采用小波变换消除光谱中的随机噪声。但是在去噪的同时,也会降低有效信息量。因此,引入平滑指数（SI）和时移指数（TSI）对去噪
【机 构】
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“现代精细农业系统集成研究”教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（30871453,31071330）, 高等学校博士学科点专项科研基金项目（20100008110030）资助
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为了提高基于近红外光谱的温室番茄叶绿素含量预测精度,采用小波变换消除光谱中的随机噪声。但是在去噪的同时,也会降低有效信息量。因此,引入平滑指数（SI）和时移指数（TSI）对去噪效果进行量化,以控制变换尺度,获得最佳变换效果。实验表明TSI〈0.01且SI〉0.1004时,在去噪的同时,也能保留反映生化参量的特征峰,从而实现自适应小波去噪。通过小波变换反射率与叶绿素含量的相关分析,提取了反映叶绿素含量变化的特征波段,使用偏最小二乘法建立了叶绿素含量预测模型,结果表明使用384,405,436,554,675
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