水稻叶片氮含量光谱监测中使用连续投影算法的可行性

摘要：

使用5段移动平滑法、基线校正、光谱面积归一化、多元散射校正方法对水稻叶片可见-近红外光谱进行预处理，使用连续投影算法( SPA)进行有效波长的选取。分别基于光谱指数RVI、NDVI建立多元线性回归(MLR)模型，基于SPA有效波长建立MLR模型，基于全部波长建立主成分回归(PCR)及偏最小二乘法(PLS)回归模型。利用模型预测水稻叶片氮含量，对比发现基于SPA有效波长建立的模型的预测效果明显好于基于光谱指数RVI及NDVI建立的模型，略差于基于全部波长建立的PCR及PLS模型。基于MSC预处理光谱及SPA有效波长建立的模型预测集预测结果r=0.7943，RMSE=0.4558。在水稻叶片氮含量光谱监测中使用连续投影算法进行有效波长的选取是可行的。

关键词：连续投影算法、有效波长、可见-近红外光谱、光谱预处理、氮含量监测

分类号：S127(农业物理学)

资助基金：国家自然科学基金10664001、41061039、11164004；贵州省优秀青年科技人才项目200712

在线出版日期：2014-05-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1265-1271