基于新型植被指数对冬小麦蛋白质含量的估算研究

摘要：

小麦蛋白质含量是衡量小麦价格的一项重要指标.本文使用三年冬小麦蛋白质含量和光谱指数数据,用2008/2009和2009/2010年数据构建新的比率指数和乘积指数,并将灰色关联算法-偏最小二乘法(GRA-PLS)进行整合,尝试提高对冬小麦蛋白质含量估算的精度,用2011年/2012年数据进行验证.研究结果表明:比率指数与冬小麦蛋白质含量的相关系数要优于单一指数,单一指数和比率指数最高相关系数(r)分别为0.726和0.751,乘积指数也可改善部分单一指数的相关系数.通过GRA-PLS方法可以提高对冬小麦蛋白质含量的估算精度,单一指数、比率指数和乘积指数的决定系数(R2)分别为0.537,0.631和0.521,对应的均方根误差(RMSE)分别为0.665％,0.564％和0.574％.结果说明用新构建的比率指数和乘积指数,并使用GRA-PLS方法对冬小麦蛋白质含量估算是可行的.

关键词：新型植被指数、蛋白质含量、灰色关联算法、偏最小二乘法

所属期刊栏目：33

分类号：S572.1

资助基金：国家科技支撑计划项目2012BAH29B00;国家自然科学基金项目41171281;北京市科技新星计划2011036;江苏省研究生培养创新工程CXZZ12_0904

在线出版日期：2013-10-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：2541-2545