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1.
《甘肃高师学报》2022,(3)
采用相关性研究对光谱数据进行了特征光谱筛选,对特征光谱分段处理表征光谱信息,运用主成分分析和多元线性回归的方法构建叶绿素含量的预测模型。实验以水稻活体叶片为研究对象,筛选与叶绿素含量敏感的光谱数据,主要集中在450550nm和600550nm和600700nm两个波段范围,将处理后的特征光谱数据利用多元线性回归和分析的主成分法构建模型.发现485700nm两个波段范围,将处理后的特征光谱数据利用多元线性回归和分析的主成分法构建模型.发现485494nm,505494nm,505514nm,515514nm,515524nm,650524nm,650659nm,670659nm,670679nm,690679nm,690699nm这6个波段光谱吸收率平均值构建的模型具有较好的效果,定模系数0.921,判定系数0.849,预测相关系数0.883.结果表明此研究方法在处理数据较多的光谱数据构建预测模型方面,不仅简化了模型参数,而且提高了模型的可解释性. 相似文献
2.
本试验利用非成像光谱仪,在苜蓿及缘毛雀麦两种牧草的两个物候期进行了冠层光谱测定,分析了在729nm处光谱反射率数据与此两种牧草叶绿素含量（CH.C）间的相关性,因在此波段处的相关系数不显著,无法在此波段建立（CH.C）估测回归模型。今后的研究将会重点寻找适合呼和浩特地区的苜蓿及缘毛雀麦的光谱反射率与叶绿素相关系数显著的波段。 相似文献
3.
为了揭示人体热反应机理、分析局部热感觉对整体热感觉的影响,通过对身体7个不同部位的冷刺激,开展了对人体主观热反应的实验研究（取94个样本）,并建立了整体热感觉预测模型.为消除各部位间存在的多重共线性影响,采用主成分回归方法获得不同部位刺激工况下的主成分.然后通过多元线性回归和主成分分析,得到7个部位的权重系数.最后,基于此权重系数建立整体热感觉的预测模型.分析结果表明,躯干和肢体末端表现出不同的热反应特性,局部对整体热感觉的权重系数在物理意义上为一综合反应量,并且不同部位的权重系数相差不大. 相似文献
4.
叶绿素含量是检测芦苇生理状态的关键指标,精准估测叶片叶绿素含量(Leaf chlorophyll content,LCC)对于评估芦苇长势与量化其生理状态具有重要意义。本文以典型芦苇湿地实测高光谱反射率和叶绿素含量为数据源,利用芦苇原始光谱及数学变换光谱,基于连续投影算法(Sequential projection algorithm,SPA)筛选的特征波段和植被指数构建极限梯度提升(Extreme gradient boosting,XGBoost)、支持向量机(Support vector machine,SVM)以及随机森林回归(Random forest regression,RFR)估测模型。研究发现：（1）经数学变换后的芦苇叶片光谱与叶绿素含量相关性有不同程度提高,对数(logR、倒数(1R)相关性提升较小,一阶微分(R′)提升效果较明显,在764nm处相关性达到0.892。（2）采用连续投影算法筛选不同数学变换下的芦苇特征波段并构建植被指数,发现经过数学变换的模型效果都优于原始光谱,其中一阶微分(R′)>倒数(1R)>对数(logR)>原始(R)。(3)... 相似文献
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6.
土壤重金属铬的高光谱估算模型 总被引：1，自引：0，他引：1
为探讨利用高光谱遥感快速监测土壤重金属含量的可行性,以石家庄市水源保护区为研究区域,对其土壤光谱数据与重金属铬含量进行相关性分析,运用多元逐步回归、偏最小二乘回归等多种方法建立估算模型。结果表明:土壤光谱特征波段为411、421、425、446、634、894、1 254、1 566、1 909 nm,主要处于土壤铁锰氧化物的特征吸收区域;多光谱变换指标多元逐步回归模型和多光谱变换指标偏最小二乘回归模型的决定系数R~2分别达到0. 689和0. 668。与单光谱变换指标模型相比,多光谱指标模型估算效果有明显提升。集成多光谱变换指标建模的思路可为土壤重金属铬的遥感监测提供借鉴。 相似文献
7.
目的:利用多光谱无人机建立长江中下游地区冬小麦花前期氮素营养低成本、易推广、高效率的估测模型。方法:利用DJI Phantom 4 Multispectral相机获取4个氮素水平下3个冬小麦品种的多光谱影像数据,探讨植被指数对4种冬小麦氮素营养参数估测的敏感性,采用线性回归、随机森林和主成分分析算法构建冬小麦花前关键生育时期的氮素营养参数监测模型,筛选各时期氮素营养参数的最优估测模型。结果:所选9种植被指数均与氮素营养参数呈极显著相关。在拔节期,线性模型对氮素营养参数的预测性能最佳,R2为0.87～0.94,nRMSE为8.44～12.49,RPD为2.79～4.08;在孕穗期,3种模型的估测性能相当;在抽穗期,随机森林和主成分回归模型的估测精度更高。结论:线性回归模型在拔节期和孕穗期,随机森林和主成分回归模型在冠层结构复杂的抽穗期,可实现冬小麦氮素营养参数的精准监测,研究可为长江中下游冬小麦氮素营养诊断和施肥决策提供科学参考。 相似文献
8.
《赤峰学院学报(自然科学版)》2021,(7)
为探讨实际应用中高光谱技术快速准确获取农作物叶片含水量,本文以拔节期冬小麦含水量为研究对象,对冬小麦原始光谱进行三种光谱变换处理,采用双波段光谱指数和竞争性自适应重加权采样(Competitive Adaptive Reweighted Sampling, CARS)获取高光谱数据中与LWC高度相关的波段组合,进行多种LWC建模并对比预测精度。结果表明:由CARS筛选的波段组合压缩率达98%以上,结合偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression, PLSR)构建的含水量预测模型拟合精度最高,所建模型中最高预测决定系数为0.8441,模型预测精度均高于以双波段组合所建模型的预测精度。CARS在筛选与冬小麦叶片含水量相关的光谱波段组合方面较为适用,可为估算冬小麦种植区干旱情况和水分管理提供技术支持。 相似文献
9.
《西安文理学院学报》2015,(1)
主要利用主成分分析和多元线性回归分析得出了酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标与葡萄酒质量的函数关系,利用残差分析,检验出多元线性回归模型是可行性的.最后把理化指标分析法和感官评价相结合构建出红葡萄酒质量评估模型,使评价模型更加客观完善. 相似文献
10.
目的:确定Cu2+污染胁迫下玉米叶片Cu2+含量最优反演模型。方法:以室内盆栽玉米为研究对象,在采集不同胁迫梯度下玉米叶片光谱以及同期叶片Cu2+含量的基础上,通过遍历计算出两波段原始光谱植被指数,并将其与叶片Cu2+含量进行相关性分析;利用0.1～0.9阶、1.1～1.9阶与1～4阶共22种光谱微分预处理重采样后的光谱数据,经连续小波变换后分析小波系数与叶片Cu2+含量之间的相关性;根据相关性分析提取最优植被指数与最优小波系数,建立反演模型。结果:植被指数与叶片Cu2+含量显著相关,最优波段组合分别为：DI(621.5 nm, 1 889.2 nm)、RI(482.2 nm, 1 418.5 nm)、NDVI(666.3 nm, 1 917.2 nm)、RNDVI(621.5 nm, 1 889.2 nm),其光谱特征均集中在可见光与近红外波段附近;小波系数也与叶片Cu2+含量之间具有良好的相关性,其敏感波段位于400、600、90... 相似文献