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基于流形学习算法的柑橘叶片氮含量光谱估测模型岳学军全东平洪添胜刘永鑫王健甘海明.pdfVIP

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基于流形学习算法的柑橘叶片氮含量光谱估测模型岳学军全东平洪添胜刘永鑫王健甘海明

网络出版时间:2015-04-29 10:25 网络出版地址:/kcms/detail/11.1964.S1025.007.html 基于流形学习算法的柑橘叶片氮含量光谱估测模型 1 2 1 2 2 2 岳学军 全东平 洪添胜 刘永鑫 王 健 甘海明 (1.华南农业大学南方农业机械与装备关键技术教育部重点实验室,广州 510642;2.华南农业大学工程学院,广州 510642 ) 摘要:提出了一种基于流形学习算法的柑橘叶片氮含量光谱快速检测的方法。分别在萌芽期、稳果期、壮果促梢 期和采果期,使用ASD FieldSpec 3 光谱仪采集了柑橘叶片的反射光谱,并同步采用凯式定氮法测定叶片的氮含 量。首先采用正交试验确定各个生长期小波去噪的最佳参数组合,然后分别采用主成分分析、多维尺度变换、局 部线性嵌入、等距映射和拉普拉斯特征映射5 种流形学习算法对原始光谱和经小波去噪后的光谱数据进行特征提 取,将特征数据导入支持向量机回归建立柑橘叶片氮含量预测模型,四个生长期的最佳验证集模型决定系数依次 为0.9014、0.9344、0.8954 和0.8779 。试验结果表明,这5 种流形学习算法皆能有效地用于柑橘叶片氮含量预测, 为柑橘叶片氮含量快速无损检测、生长态势监测和变量施肥提供了理论依据。 关键词:柑橘叶片 氮含量 流形学习 光谱 中图分类号:O657.3; S126 文献标志码:A (mainifold learning )算法对萌芽期、稳果期、壮果 引言 促梢期和采果期4 个柑橘树重要生长期的高维光谱 氮(Nitrogen ,N )是果树生长过程中需求量最 数据进行降维和特征提取,进而获得不同生长期柑 大的的一种必需营养元素,对果树的生理生化、物 橘叶片氮含量较高精度的估测模型,旨在为柑橘营 质代谢、果实产量及品质的形成等有不可替代的作 养元素含量的快速无损检测提供参考。 [1-2] 用 。中国是柑橘生产大国,但由于管理与技术投 1 材料与方法 入的不足导致其柑橘产业的国际竞争力总体不强 [3] ,柑橘叶片氮含量的快速无损检测对于柑橘营养 1.1 样本管理与采集 元素监测、柑橘产量预测和合理施肥灌溉具有重要 本文试验选用的柑橘样本是种植于广东省广 意义。 州市萝岗区萝岗甜橙种植示范场内的3 年生树的萝 随着光谱技术的迅速发展,国内外研究人员深 岗甜橙。柑橘园内土壤为有机红壤,所施加的肥料 [4-8] 入研究了柑橘叶片氮含量的光谱检测方法 。但通 为由尿素 CO(NH ) (纯度46% )、过磷酸钙 2 2 过对国内外相关研究成果的查阅分析,发现研究对 Ca(H PO ) H O (纯度12%)和氯化钾KCL (纯度

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