[1]王涛,白铁成,喻彩丽,等.SPA-PLS和GA-PLS算法预测胡杨叶片含水量的对比[J].江苏农业科学,2018,46(19):269-272.
　Wang Tao,et al.Prediction of leaf water content in Populus euphratica using SPA-PLS and GA-PLS algorithm[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2018,46(19):269-272.
点击复制

SPA-PLS和GA-PLS算法预测胡杨
叶片含水量的对比()

《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:
第46卷
期数:
2018年第19期
页码:
269-272
栏目:
农业工程与信息技术
出版日期:
2018-10-05

文章信息/Info

Title:
Prediction of leaf water content in Populus euphratica using SPA-PLS and GA-PLS algorithm
作者:
王涛1;  白铁成1;  喻彩丽1;  张楠楠1;  王莎莎2
1.塔里木大学信息工程学院/新疆南疆农业信息化研究中心，新疆阿拉尔 843300； 2.西北大学现代教育技术中心，陕西西安 710127
Author(s):
Wang Tao; et al
关键词:
一阶导数光谱; 遗传算法; 连续投影算法; 偏最小二乘法; 胡杨; 叶片; 含水量
Keywords:
-
分类号:
S127
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
采用SavitZky-Golay一阶导数法，分析叶片含水量对近红外光谱吸收谱的影响特征，建立综合利用多波段信息的作物叶片含水量预测模型。通过使用一阶导数法对胡杨叶片近红外光谱信息进行预处理，然后分别采用连续投影算法(SPA)和遗传算法(GA)筛选特征波长，建立并比较偏最小二乘回归(PLS)模型对含水量的预测效果，研究胡杨叶片含水量与叶片光谱信息的关系。试验结果发现，经过一阶导数预处理的光谱数据建模预测结果要优于原始光谱，并且SPA-PLS算法的回归预测结果要优于GA-PLS算法，其中基于一阶导数光谱使用SPA-PLS和GA-PLS算法的建模预测评价指标RMSPCV、RMSEP、Precision、r分别是0.026 633、0.014 391、0.981 23、0.793 63 和 0.033 348、0.019 726、0.975 13、0.758 38，预测变量数分别是18、29个。说明基于一阶导数光谱使用SPA-PLS算法可实现胡杨叶片含水量信息的准确估测，数据优化筛选是可行的，有效提高了测量精度，减少了建模变量。
Abstract:
-

参考文献/References:

［1］韩路，王家强，王海珍，等. 塔里木河上游胡杨种群结构与动态［J］. 生态学报，2014，34(16)：4640-4651.
［2］王纪华，赵春江，郭晓维，等. 用光谱反射率诊断小麦叶片水分状况的研究［J］. 中国农业科学，2001，34(1)：104-107.
［3］Huan K，Liu X，Zheng F，et al. Variable selection of near-infrared spectroscopy for measuring wheat protein based on MC-LPG［J］. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering，2013，29(4)：266-271.
［4］Eisenstecken D，Panarese A，Robatscher P，et al. A near infrared spectroscopy (NIRS) and chemometric approach to improve apple fruit quality management：a case study on the cultivars “cripps pink” and “braeburn”［J］. Molecules，2015，20(8)：13603-13619.
［5］Olarewaju O O，Bertling I，Magwaza L S. Non-destructive evaluation of avocado fruit maturity using near infrared spectroscopy and PLS regression models［J］. Scientia Horticulturae，2016(199)：229-236.
［6］刘小军，田永超，姚霞，等. 基于高光谱的水稻叶片含水量监测研究［J］. 中国农业科学，2012，45(3)：435-442.
［7］方美红，居为民. 基于叶片光学属性的作物叶片水分含量反演模型研究［J］. 光谱学与光谱分析，2015，35(1)：167-171.
［8］刘明博，唐延林，李晓利，等. 水稻叶片氮含量光谱监测中使用连续投影算法的可行性［J］. 红外与激光工程，2014，43(4)：1265-1271.
［9］Li L，Cheng Y B，Ustin S，et al. Retrieval of vegetation equivalent water thickness from reflectance using genetic algorithm (GA)-partial least squares (PLS) regression［J］. Advances in Space Research，2008，41(11)：1755-1763.
［10］王加华，潘璐，孙谦，等. 遗传算法结合偏最小二乘法无损评价西洋梨糖度［J］. 光谱学与光谱分析，2009，29(3)：678-681.
［11］吴静珠，李慧，王克栋，等. 光谱预处理在农产品近红外模型优化中的应用研究［J］. 农机化研究，2011，33(3)：178-181.
［12］邓小蕾，李民赞，郑立华，等. 基于反射光谱预处理的苹果叶片叶绿素含量预测［J］. 农业工程学报，2014，30(14)：140-147.
［13］王伟明，董大明，郑文刚，等. 梨果糖浓度近红外漫反射光谱检测的预处理方法研究［J］. 光谱学与光谱分析，2013，33(2)：359-362.
［14］高洪智，卢启鹏，丁海泉，等. 基于连续投影算法的土壤总氮近红外特征波长的选取［J］. 光谱学与光谱分析，2009，29(11)：2951-2954.
［15］Qu F，Ren D，Wang J，et al. An ensemble successive project algorithm for liquor detection using near infrared sensor［J］. Sensors，2016，16(1)：89.
［16］Galvao R K，Ugulino Araujo M C，Silva E C，et al. A variable elimination method to improve the parsimony of MLR models using the successive projections algorithm［J］. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems，2008，92(1)：83-91.
［17］屠振华，籍保平，孟超英，等. 基于遗传算法和间隔偏最小二乘的苹果硬度特征波长分析研究［J］. 光谱学与光谱分析，2009，29(10)：2760-2764.
［18］Song K，Li L，Tedesco L P，et al. Hyperspectral determination of eutrophication for a water supply source via genetic algorithm-partial least squares (GA-PLS) modeling［J］. Science of the Total Environment，2012，426(2)：220-232.
［19］杭艳红，杨林. 基于ＧＡ-ＢＰ神经网络的耕地自然质量计算模型研究［Ｊ］. 江苏农业科学，２０１７，４５（８）：１８３-１８６.
［20］张兵，范泽华，姚江河，等. 基于近红外光谱与多元模型的小麦氮含量估算［Ｊ］. 江苏农业科学，２０１６，４４（９）：３７４-３７８.
［21］吴迪，金春华，何勇. 基于连续投影算法的光谱主成分组合优化方法研究［J］. 光谱学与光谱分析，2009，29(10)：2734-2737.
［22］成忠，张立庆，刘赫扬，等. 连续投影算法及其在小麦近红外光谱波长选择中的应用［J］. 光谱学与光谱分析，2010，30(4)：949-952.
［23］邹小波，赵杰文. 用遗传算法快速提取近红外光谱特征区域和特征波长［J］. 光学学报，2007，27(7)：1316-1321.
［24］潘璐，王加华，李鹏飞，等. 砂梨糖度近红外光谱波段遗传算法优化［J］. 光谱学与光谱分析，2009，29(5)：1246-1250.

相似文献/References:

[1]翟慧,李纪云.BP_Adaboost预测模型结合遗传算法在鸡腿菇生长环境寻优中的应用[J].江苏农业科学,2013,41(07):383.
　Zhai Hui,et al.Application of BP_Adaboost forecasting model combined genetic algorithm in growth environment optimization of Coprinus comaus[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2013,41(19):383.
[2]秦善知,陈斌,陆道礼,等.基于便携式近红外光谱仪检测梨可溶性固形物[J].江苏农业科学,2014,42(08):284.
　Qin Shanzhi,et al.Determination of soluble solid contents in pears based on portable near infrared spectrometer[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2014,42(19):284.
[3]蒋雪松,周宏平.基于遗传算法的农产品品质无损检测研究进展[J].江苏农业科学,2013,41(12):17.
　Jiang Xuesong,et al.Research progress of nondestructive testing of quality of agricultural products based on genetic algorithms[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2013,41(19):17.
[4]徐凯宏,米雅婷,谷志新.基于GA-BP神经网络的温室番茄病害诊断[J].江苏农业科学,2016,44(04):387.
　Xu Kaihong,et al.Diagnosis of tomato disease in greenhouse based on GA-BP network[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2016,44(19):387.
[5]费强,赵武云,戴飞,等.基于BP神经网络及遗传算法的组合式板齿脱粒装置参数优化[J].江苏农业科学,2014,42(03):351.
　Fei Qiang,et al.Parameter optimization of composite board tooth threshing device based on BP neural network and genetic algorithm[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2014,42(19):351.
[6]林萍,陈永明.利用可见近红外光谱技术快速鉴别大米品种[J].江苏农业科学,2015,43(12):320.
　Lin Ping,et al.Fast discrimination of rice varieties based on visible near-infrared spectroscopy technology[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2015,43(19):320.
[7]刘金明,谢秋菊,刘浩然.基于SVM的畜禽舍废气监测缺失数据恢复[J].江苏农业科学,2015,43(08):421.
　Liu Jinming,et al.A method for missing data recovery of waste gas monitoring in animal building based on SVM[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2015,43(19):421.
[8]栗娜,李萍,张善文.基于改进遗传算法的作物叶片病斑分割算法[J].江苏农业科学,2014,42(07):140.
　Li Na,et al.Segmentation of crop leaf spot image based on improved genetic algorithm[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2014,42(19):140.
[9]杭艳红,杨林.基于GA-BP神经网络的耕地自然质量计算模型研究[J].江苏农业科学,2017,45(08):182.
　Hang Yanhong,et al.Study on calculation model of cultivated land natural quality based on GA-BP neural network[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2017,45(19):182.
[10]李伟伟,罗华平,孔维楠.高光谱成像技术结合遗传算法和BP神经网络的南疆骏枣总糖含量建模分析[J].江苏农业科学,2018,46(1):173.
　Li Weiwei,et al.Analysis of total sugar content modeling for Jun jujube in Southern Xinjiang by hyperspectral imaging technology combined with genetic algorithm and BP neural network[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2018,46(19):173.

备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2017-05-16
基金项目：国家自然科学基金(编号：61362026)；塔里木大学校长基金(编号：TDZKQN201614)。
作者简介：王涛(1982—)，男，陕西西安人，硕士，讲师，主要从事遥感与数字农业技术研究。E-mail：wujiang0156@163.com。
通信作者：白铁成，硕士，副教授，主要从事遥感与数字农业技术研究。E-mail：baitiecheng1983@163.com。
更新日期/Last Update: 2018-10-05