關鍵詞：水稻葉片 氮素營養診斷 高光譜 主成分分析 連續投影算法 

摘要：為快速、準確地實現水稻氮素營養診斷,以中嘉早17水稻為試驗對象,設置4種施氮水平的水稻栽培試驗,利用便攜式地物波譜儀獲取240組水稻分蘗期頂三葉在350~2500nm的光譜數據。隨機將樣本劃分為訓練集(160個樣本)和測試集(80個樣本)。首先,通過多元散射校正(MSC)、變量標準化校正(SNV)、平滑算法(SG)3種方法分別對原始光譜進行預處理;然后,采用主成分分析(PCA)和連續投影算法(SPA)對預處理后的光譜進行特征降維,選取累積貢獻率超過99.98%的前24個主成分作為模型的輸入變量,對于經過MSC、SNV和SG處理后的光譜數據,還分別篩選出12、15、19個特征波長;最后,應用支持向量機(SVM)基于上述處理分別建立水稻氮素營養診斷模型。結果表明,采用MSC-PCA-SVM模型進行水稻氮素營養診斷的識別準確率最高,其在訓練集和預測集上的準確率分別達99.38%和97.50%。

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