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叶绿素是作物进行光合作用合成有机物的主要色素,实时监测烤烟叶片叶绿素含量对跟踪烟株氮素营养状况和判别烟叶成熟度具有重要的指导作用。基于对烤烟叶片光谱特征的分析,以不同供氮水平下实测的烟叶高光谱数据及叶绿素相对含量(SPAD)为数据源,采用一阶导数(1st Der)、多元散射校正(MSC)、标准正态变量(SNV)和SG平滑(SG)对原始光谱数据进行预处理,先采用连续投影法(SPA)挑选出每个预处理条件下的特征波长,后将各特征波段下的光谱反射率作为模型的输入变量,利用反向传播神经网络(BPNN)、随机森林(RF)和支持向量机(SVM)3种机器学习的方法分别构建烤烟叶片叶绿素含量估测模型。使用决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和平均绝对值误差(MAE)对每个机器学习模型的性能进行了评估和比较。结果表明:3种机器学习方法训练出的模型相比较,RF模型的预测准确率最高;烤烟叶片原始光谱经MSC和SNV预处理后的光谱信息作为输入变量,经RF算法建模具有较高的精度和良好的预测能力,模型为MSC-SPA-RF(R2=0.96,RMSE=1.15,MAE=... 相似文献
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了解遵义市植烟土壤综合肥力状况,为烟草种植规划提供理论支持。在遵义市13个区(县)168个乡镇采集3772份植烟土壤样品进行化学性状测定,运用模糊数学法评估植烟土壤肥力状况,采用Kriging插值法绘制植烟土壤化学性状和综合肥力评价空间分布图。结果表明:(1)遵义市植烟土壤酸碱度、有机质、碱解氮、有效磷、速效钾的含量相互间呈极显著相关关系;有机质、碱解氮含量达到高或较高水平,土壤有效磷、速效钾含量较高,保障了烤烟生长所需的主要营养;(2)植烟土壤各肥力指标具有明显的空间变异特征,有机质与碱解氮分布基本一致,呈现极大的关联性,有机质、碱解氮和有效磷为斑块状分布态势,土壤p H值和速效钾呈块状分布。其中钾含量较高的区域与土壤p H值较低区域基本一致;(3)遵义市植烟土壤肥力综合评价得分为0.73,变异系数为16.8%,Ⅰ~Ⅲ级合计占比超过93%,遵义市植烟土壤肥力状况较好,空间变异较小。综合来看,遵义市植烟土壤肥力能供给优质烟叶生产的需求,但部分地区仍需加强有机肥、氮肥的使用,针对不同区域的肥力差异进行改良。 相似文献
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