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[1]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(09):374-378.
　Zhang Bing,et al.Estimation of wheat nitrogen content based on near infrared spectra and multivariate model[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2016,44(09):374-378.
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基于近红外光谱与多元模型的小麦氮含量估算(PDF)
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《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:
第44卷
期数:
2016年09期
页码:
374-378
栏目:
农业工程与信息技术
出版日期:
2016-09-25

文章信息/Info

Title:
Estimation of wheat nitrogen content based on near infrared spectra and multivariate model
作者:
张兵;  范泽华;  姚江河;  陈杰
塔里木大学信息工程学院，新疆阿拉尔 843300
Author(s):
Zhang Bing; et al
关键词:
春小麦; 近红外光谱; 最小二乘法; 主成分分析; 氮含量估算; 水含量估算
Keywords:
-
分类号:
S127；S512.106
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
采用频谱测量的谷物氮元素估算方法易受作物水分等因素的影响，对此提出了采用近红外光谱与最小二乘法(PLS)的小麦氮素与水分预测方案。采用光谱传感器获得的光谱反射率数据(光谱范围是400~950 nm)，在植物生长阶段(BBCH 32)测试了是否可以估算春小麦中的氮与水分。2014—2015年，在甘肃地区进行小麦的田地试验，试验场共包含36个小区，在播种期间主小区使用氮施肥(N 70 kg/hm2或100 kg/hm2)，子块则使用水灌溉。在BBCH 32，对所有的小区使用便携式光谱仪测量其冠层反射率，然后，每个小区选择0.25 m2样方作为地表小麦作物量的采样，并分析总氮量。首先通过对数线性比对光谱数据进行预处理，然后使用Savitzky-Golay方法与均值化对其进行第一阶导数滤波，然后，通过偏最小二乘法(PPLS)结合光谱信息与正定数据对模型进行校准。结果表明，本方法优于基于指标的方法，其最优模型的氮、水分性能分别为RPD=2.26、RPD=1.49。
Abstract:
-

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2016-04-01
基金项目：塔里木大学校长基金(编号：TDZKQN201505)；新疆生产建设兵团科技支疆项目(编号：2014AB037)。
作者简介：张兵(1982—)，男，四川南充人，硕士，讲师，主要从事农业遥感、信息处理研究。E-mail：zhangbintlm@126.com。
通信作者：范泽华，硕士，讲师，主要从事农业遥感、图像处理研究。E-mail：fanze_hua@126.com。
更新日期/Last Update: 2016-09-25