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基于光谱指数的胡杨叶片氮含量估算
文献摘要：
为获取胡杨叶片光谱反射率及氮含量的实测值,采用Savitzky-Golay滤波器及小波变换对原始光谱曲线进行前处理,然后自由组合构建归一化光谱指数(NDSI)、差值光谱指数(DSI)和比值光谱指数(RSI)变量,优选出最佳的光谱指数组合作为模型输入量,构建估测胡杨叶片氮含量的反向传播神经网络(BPNN)模型和偏最小二乘回归(PLSR)模型.结果表明,基于Savitzky-Golay平滑数据构建的光谱指数,建立的BPNN模型和PLSR模型的决定系数(R2)分别为0.879、0.722,验证集的R2分别为0.838、0.739;基于小波变换数据构建光谱指数,建立的BPNN模型和PLSR模型的R2分别为0.887、0.615,验证集的R2分别为0.866、0.607.对比可知BPNN模型在预测能力、估算精度和稳定性上都优于PLSR模型,而以小波变换数据构建的3种光谱指数组合作为输入量建立的BPNN模型在估测胡杨氮含量上具有优势,可为胡杨的健康监测提供参考依据.
文献关键词：
胡杨;叶片;连续小波变换;光谱指数;模型
中图分类号：
作者姓名：
邹德秋;王家强;张冬冬;温云梦;马思佳
作者机构：
塔里木大学农学院,新疆 阿拉尔843300
文献出处：
引用格式：
[1]邹德秋;王家强;张冬冬;温云梦;马思佳-.基于光谱指数的胡杨叶片氮含量估算)[J].森林与环境学报,2022(06):623-630
A类：
B类：
光谱指数,胡杨,叶片氮含量,叶片光谱,光谱反射率,实测值,Savitzky,Golay,滤波器,光谱曲线,前处理,自由组合,NDSI,RSI,数组,模型输入,输入量,估测,反向传播神经网络,BPNN,偏最小二乘回归,PLSR,决定系数,验证集,于小波,预测能力,估算精度,健康监测,连续小波变换
AB值：
0.293486
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