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[1]张树艳,王有武,白铁成,等.基于近红外光谱和SPA算法的棉花叶面积指数定量分析[J].江苏农业科学,2018,46(06):174-177.
　Zhang Shuyan,et al.Quantitative analysis of leaf area index of cotton based on near infrared spectroscopy and SPA algorithm[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2018,46(06):174-177.
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基于近红外光谱和SPA算法的棉花
叶面积指数定量分析(PDF)
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《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:
第46卷
期数:
2018年06期
页码:
174-177
栏目:
农业工程与信息技术
出版日期:
2018-03-20

文章信息/Info

Title:
Quantitative analysis of leaf area index of cotton based on near infrared spectroscopy and SPA algorithm
作者:
张树艳1; 3;  王有武2;  白铁成1; 3;  张晓1; 3;  石鲁珍1
1.塔里木大学信息工程学院，新疆阿拉尔 843300； 2.塔里木大学植物科学学院，新疆阿拉尔 843300；
3.中国农业科学院农业信息研究所新疆南疆农业信息化研究中心，新疆阿拉尔 843300
Author(s):
Zhang Shuyan; et al
关键词:
近红外光谱; 偏最小二乘法; 波长提取; 连续投影算法; 棉花; 叶面积指数
Keywords:
-
分类号:
O657.33；S126
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
棉花叶面积指数是作物长势诊断和产量预测的重要参数。运用近红外光谱仪测定不同生育时期的棉花冠层光谱反射率，通过连续投影算法从1 557个近红外光谱波长中提取出5个有效特征波长，然后用最小二乘法对叶面积指数进行建模。将连续投影算法和最小二乘法(简称SPA-PLS)模型与全光谱建立的PLS模型预测结果进行比较，预测相关系数(r)由 0.801 23 提高到0.928 27，预测均方根误差(RMSEP)由0.501 22降低到0.294 7，建模均方根误差(RMSPCV)由 0.425 33 降低到0.294 20。结果表明，SPA-PLS模型仅用占全波段0.32%的特征波长建模，不仅缩短了运算时间，而且模型精度、预测能力和稳定性均得到明显提高。
Abstract:
-

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2017-07-15
基金项目：国家自然科学基金应急管理项目(编号：61640413)；兵团科技攻关与成果转化计划(编号：2015AC013)；塔里木大学青年创新资金(编号：TDZKQN201508)。
作者简介：张树艳(1984—)，女，甘肃白银人，硕士，讲师，主要从事农业信息化和光谱图像方面的研究。E-mail：zhangsy84@163.com。
通信作者：王有武，硕士，副教授，主要从事作物育种研究。E-mail：wangyw1975@126.com。
更新日期/Last Update: 2018-03-20