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天然气微泄漏胁迫下大豆冠层叶绿素含量的高光谱估测

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【作者】 姚胜男蒋金豹史晓霞王文佳孟豪

【Author】 YAO Sheng-nan;JIANG Jin-bao;SHI Xiao-xia;WANG Wen-jia;MENG Hao;College of Geoscience and Surveying Engineering,China University of Mining & Technology,Beijing;School of Logistics,Beijing Wuzi University;

【通讯作者】 蒋金豹;

【机构】 中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院北京物资学院物流学院

【摘要】 通过野外实验对天然气微泄漏胁迫下大豆冠层叶绿素含量(Canopy Chlorophyll Content,CCC)进行高光谱估测,进而根据CCC的变化信息辅助判断天然气微泄漏信息。对大豆冠层光谱进行分数阶微分处理,根据各微分光谱与CCC的相关性选取敏感波段,构建各微分阶数下的多元线性回归模型和BP(Back-Propagation)神经网络模型,并对模型进行精度评价,筛选出天然气微泄漏胁迫下大豆CCC高光谱估测的最优模型。通过对各模型的精度评价可知:基于0.5阶微分的BP神经网络模型建模集R~2为0.914、RMSE为0.241 g/m~2、RPD为3.351,验证集R~2为0.873、RMSE为0.294 g/m~2、RPD为2.465,在所有模型中,其精度最高、预测效果最好,且稳定性好。因此,该模型可用于天然气微泄漏胁迫下大豆CCC的高光谱估测。

【基金】 国家自然科学基金项目(41571412)
【所属期刊栏目】 农业高光谱遥感专栏 (2019年05期)
  • 【分类号】S565.1
  • 【下载频次】73
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