| 基于可见光-近红外光谱特征参数的苹果叶片氮含量预测 |
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| 引用本文： | 杨福芹,冯海宽,李振海,杨贵军,戴华阳.基于可见光-近红外光谱特征参数的苹果叶片氮含量预测[J].农业机械学报,2017,48(9):143-151. |
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| 作者姓名： | 杨福芹 冯海宽 李振海 杨贵军 戴华阳 |
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| 作者单位： | 河南工程学院,国家农业信息化工程技术研究中心,国家农业信息化工程技术研究中心,国家农业信息化工程技术研究中心,中国矿业大学（北京） |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（41601346）、北京市自然科学基金项目（4141001）和国家高技术研究发展计划（863计划）项目（2011AA100703） |
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| 摘 要： | 苹果叶片氮素是反映苹果品质高低的营养元素之一。为了准确地估算苹果叶片全氮含量(LNC),从可见光-近红外区域的高光谱反射曲线中提取光谱特征参数,应用经验回归分析,实现了对苹果LNC的高光谱监测。研究表明,除了光谱特征曲线面积变量S_(△EFG)显著相关以及面积归一化植被指数(S_(△CDE)-S_(△FGH))/(S_(△CDE)+S_(△FGH))不相关外,其余光谱特征参数与苹果LNC都极显著相关,其中光谱特征曲线斜率K_(ge)、K_(gprv),光谱特征曲线面积S_(△ABC)、S_(△BCD),面积比值植被指数S_(△CDE)/S_(△ABC)、S_(△CDE)/S_(△BCD)、S_(△DEF)/S_(△ABC),面积归一化植被指数(S_(△CDE)-S_(△ABC))/(S_(△CDE)+S_(△ABC))、(S_(△CDE)-S_(△BCD))/(S_(△CDE)+S_(△BCD))和(S_(△DEF)-S_(△ABC))/(S_(△DEF)+S_(△ABC))可以较好地描述LNC的动态变化,这些特征参数对苹果LNC进行估算是可行的。通过检验,最终确定基于S_(△CDE)/S_(△ABC)、(S_(△CDE)-S_(△ABC))/(S_(△CDE)+S_(△ABC))和(S_(△DEF)-S_(△ABC))/(S_(△DEF)+S_(△ABC))所构建的模型为预测苹果LNC的理想模型。
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| 关 键 词： | 苹果 高光谱遥感 光谱特征 叶片全氮含量 |
| 收稿时间： | 2017/1/11 0:00:00 |
Prediction for Nitrogen Content of Apple Leaves Using Spectral Features Parameters from Visible and Near Infrared Lights |
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| YANG Fuqin,FENG Haikuan,LI Zhenhai,YANG Guijun and DAI Huayang.Prediction for Nitrogen Content of Apple Leaves Using Spectral Features Parameters from Visible and Near Infrared Lights[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Machinery,2017,48(9):143-151. |
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| Authors: | YANG Fuqin FENG Haikuan LI Zhenhai YANG Guijun and DAI Huayang |
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| Institution: | Henan Institute of Engineering,National Engineering Research Center for Information Technology in Agriculture,National Engineering Research Center for Information Technology in Agriculture,National Engineering Research Center for Information Technology in Agriculture and China University of Mining & Technology |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | apple hyperspectral remote sensing spectral feature leaf nitrogen concentration |
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