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国内刊号：11-1964/S
国际刊号：1000-1298
发布日期:
作者：李红，张凯，陈超，张志洋，刘振鹏
单位：江苏大学,江苏大学,江苏大学,江苏大学,江苏大学,
关键词：生菜; 含水率; 高光谱成像; 无损检测; 光强校正; 特征选择
基金：江苏省农业科技自主创新资金项目（CX（19）2040）和国家自然科学基金重点项目（51939005）
为实现作物含水率的无损检测，以6种水分胁迫水平的生菜为研究对象，利用高光谱成像技术和特征波长选取方法对生菜冠层含水率进行检测研究。采用掩模法去除高光谱图像的背景噪声，并对生菜冠层光谱图像进行光强校正。利用标准正态变量变换法（SNV）去除原始平均光谱数据的噪声，采用蒙特卡罗无信息变量消除法（MCUVE）剔除无关变量，结合基于最小绝对收缩和选择算法（LASSO）、连续投影法（SPA）、LASSO与SPA算法组合（LASSO-SPA）筛选特征变量，对数据进行降维处理，采用偏最小二乘法（PLS）建立5个生菜冠层含水率检测模型。经对比发现，全光谱中存在很多冗余信息变量和无关变量，采用全光谱建立的PLS模型复杂度最高，且预测能力最差；以MCUVE-LASSO-SPA筛选变量后的PLS模型效果最优，其中建模集相关系数Rc 和预测集相关系数Rp 分别为0.882?7和0.901?5，均方根误差分别为1.066?2和0.928?7。择优选取MCUVE-LASSO-SPA-PLS模型计算生菜冠层每个像素点的干基含水率，生成可视化分布图，实现了生菜冠层叶片干基含水率可视化检测。本研究可为生菜冠层含水率快速无损检测提供参考。
来源：2021年第2期
《农业机械学报》期刊编辑部
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