【摘 要】
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通过野外实验对天然气微泄漏胁迫下大豆冠层叶绿素含量(Canopy Chlorophyll Content,CCC)进行高光谱估测,进而根据CCC的变化信息辅助判断天然气微泄漏信息。对大豆冠层光谱进
【机 构】
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中国矿业大学（北京）地球科学与测绘工程学院,北京物资学院物流学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41571412)
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通过野外实验对天然气微泄漏胁迫下大豆冠层叶绿素含量(Canopy Chlorophyll Content,CCC)进行高光谱估测,进而根据CCC的变化信息辅助判断天然气微泄漏信息。对大豆冠层光谱进行分数阶微分处理,根据各微分光谱与CCC的相关性选取敏感波段,构建各微分阶数下的多元线性回归模型和BP(Back-Propagation)神经网络模型,并对模型进行精度评价,筛选出天然气微泄漏胁迫下大豆CCC高光谱估测的最优模型。通过对各模型的精度评价可知:基于0.5阶微分的BP神经网络模型建模集R^2为0.91
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