基于高光谱成像技术的番茄叶片叶绿素含量可视化分布研究

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传统的叶绿素检测手段耗时耗力,利用便携式高光谱成像仪对微咸水灌溉下的番茄叶片叶绿素含量进行快速无损检测。通过采集不同处理条件下的冠层叶片图像,采用分析软件提取叶片光谱数据,进行异常值剔除、预处理、特征波长提取以及模型构建与可视化分布研究。结果表明,异常值剔除优化了模型,优选了原始光谱进行数据分析;利用PLSR方法对不同方法提取的特征波长建立模型,优选SPA提取的特征波长。在此基础上,采用MLR,PCR,PLSR,SVR,ANN模型对SPA提取的特征波长进行建模,并对不同的建模效果进行比较和分析,优选出MLR、PCR、PLSR模型,最优的特征波长为392、465、686、760 nm,最优模型的预测相关系数Rp为0.896,预测均方根误差为1.111。通过对3种模型的可视化研究,优选出PLSR模型用于预测番茄叶绿素含量。优选的特征波段可用于番茄叶片叶绿素含量的定量可视化分析。
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