關(guān)鍵詞：微泄漏 冠層葉綠素含量 分?jǐn)?shù)階微分 bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 

摘要：通過(guò)野外實(shí)驗(yàn)對(duì)天然氣微泄漏脅迫下大豆冠層葉綠素含量(Canopy Chlorophyll Content,CCC)進(jìn)行高光譜估測(cè),進(jìn)而根據(jù)CCC的變化信息輔助判斷天然氣微泄漏信息。對(duì)大豆冠層光譜進(jìn)行分?jǐn)?shù)階微分處理,根據(jù)各微分光譜與CCC的相關(guān)性選取敏感波段,構(gòu)建各微分階數(shù)下的多元線(xiàn)性回歸模型和BP(Back-Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并對(duì)模型進(jìn)行精度評(píng)價(jià),篩選出天然氣微泄漏脅迫下大豆CCC高光譜估測(cè)的最優(yōu)模型。通過(guò)對(duì)各模型的精度評(píng)價(jià)可知:基于0.5階微分的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建模集R^2為0.914、RMSE為0.241g/m^2、RPD為3.351,驗(yàn)證集R^2為0.873、RMSE為0.294g/m^2、RPD為2.465,在所有模型中,其精度最高、預(yù)測(cè)效果最好,且穩(wěn)定性好。因此,該模型可用于天然氣微泄漏脅迫下大豆CCC的高光譜估測(cè)。

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