农业机械学报

作者：王东，孙欣，张岳阳，夏鹤宁，逯明辉，周林凡

单位：西北农林科技大学,西北农林科技大学,西北农林科技大学,西北农林科技大学,西北农林科技大学,西北农林科技大学,

关键词：辣椒;水分胁迫;高光谱图像;特征波长;神经网络;叶绿素荧光参数

基金：国家自然科学基金项目(32172552、31701326)

为精准判别作物需水程度，以生长期辣椒为实验样本，对辣椒进行不同程度的水浸、干旱等水分胁迫处理，分析不同水分胁迫程度下辣椒叶片的高光谱响应特性。样本分为重度干旱、轻度干旱、轻度水浸、重度水浸等4个水分胁迫组和一个实验对照组，共5个数据组，每组20株辣椒，待各组叶片外观出现明显差异时，分别采集各组辣椒叶片的叶绿素荧光参数与高光谱数据。比较多元散射校正（MSC）、SG卷积平滑滤波和标准正态变换（SNV）3种不同的预处理方法对背景信息干扰的消除效果。采用SPA算法和CARS算法提取对水分胁迫敏感的特征波长。建立预测辣椒叶片不同水分胁迫程度的支持向量机（SVM）、BP神经网络、径向基函数（RBF）和随机森林（RF）模型。结果说明，SG-SPA-RFB为预测辣椒叶片水分胁迫程度的最优组合，其训练集准确率为99.02%，测试集准确率为94.00%。本研究为判断辣椒植株水分胁迫状态提供了一种便捷可靠的无损检测方法。

来源：2024年第7期

《农业机械学报》期刊编辑部

查看农业机械学报杂志2024年第7期