基于AIRF-CARS波段选择算法的橡胶树叶片氮含量定量研究

摘要：

以橡胶树叶片的近红外光谱信息为分析对象,运用由粗放到细致的多分辨率特征提取思想,提出了一种融合自适应间隔随机蛙与竞争自适应重加权采样(AIRF-CARS)的算法提取橡胶树叶片的光谱特征信息,从而实现了橡胶树叶片氮含量的定量分析.实验结果表明,AIRF-CARS算法有效的压缩了光谱特征的数量,通过算法选择的特征波长为22个,使得定量分析模型的预测均方根误差(RMSEP)和决定系数(R2)分别为0.136 4％和0.959 6.因此,本文算法可以有效地提取信息量较大的波长特征,应用于近红外光谱检测的定量分析中,并为便携式田间多波段光谱仪的研发提供理论支撑.

关键词：氮含量、橡胶树叶、自适应间隔随机青蛙、竞争性自适应重加权采样、波长选择

所属期刊栏目：38

分类号：S794.1(森林树种)

资助基金：海南省重点研究开发基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2020-08-03（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：166-170