基于高光谱成像技术的番茄叶片含水量检测研究 - 马玲; 李亚娇; 张祎洋; 王静; 马燕; 马思艳; 吴龙国 (南京农业大学学报, 2024)
S641.2; [目的]为快速检测叶片含水量,本研究探索及时监测番茄植株生长状况的在线监测模型.[方法]利用高光谱成像技术,提取195个叶片样本的平均光谱反射率.通过异常值剔除、样本集划分、5种预处理方法对原始光谱进行预处理和优化,采用连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)、无信息变量消除变换法(uninformation variable elimination,UVE)、迭代保留信息变量法(iterative retained information variable,IRIV)和遗传偏最小二乘算法(genetic partial-least-squares algorithm,GAPLS)提取特征波长,并建立偏最小二乘回归(partial-least-squares regression,PLSR)模型.基于优选的特征波长,建立PLSR、多元线性回归(multiple linear regression,MLR)以及主成分回归(principal component regression,PCR)模型和卷积神经网络模型(convolutional neural network,CNN).[结果]优选基线校准-正交信号校正法(baseline-orthogonal signal correction,Baseline-OSC)对叶片含水量进行预处理;IRIV法提取的特征波长建立的叶片含水量定量预测模型效果最优,Rc2为0.489,Rp2为 0.466;基于 IRIV-CNN 建立的叶片含水量模型效果好(Rc2=0.668,RMSEC=0.019;Rp2=0.424,RMSEP=0.033).[结论]利用高光谱成像技术结合Baseline-OSC-IRIV-CNN模型预测番茄叶片含水量是可行的.