【摘 要】
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为了高效和无损地估算棉花叶片的叶绿素含量, 本研究测定了棉花光谱反射率及叶绿素含量(soil and plant analyzer development, SPAD)值, 对光谱数据进行包络线去除处理、立
【机 构】
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新疆大学资源与环境科学学院,新疆绿洲生态教育部重点实验室,新疆智慧城市与环境建模普通高校重点实验室,新疆农业科学院核技术生物技术研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41361016, 41461051)和大学生创新训练计划项目(201710755058)资助.
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为了高效和无损地估算棉花叶片的叶绿素含量, 本研究测定了棉花光谱反射率及叶绿素含量(soil and plant analyzer development, SPAD)值, 对光谱数据进行包络线去除处理、立方根转换和倒数转换, 以SPAD值与反射光谱之间的相关性为基础, 通过随机森林法筛选出对棉花叶片SPAD值影响较大的特征波段, 构建估算棉花叶片SPAD值的BP神经网络(back propagation artificial neural networks, BP ANN)、偏最小二乘回归(partia
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