2018年01期

基于成像高光谱数据的温室水稻重金属胁迫诊断研究

作  者 张双印,王云将,欧阳炜,费腾
第一作者 张双印
作者单位 武汉大学资源与环境科学学院,湖北武汉
卷  号 46
发表年份 2018
发表刊期 1
发表页面 5-9
关  键  字 高光谱;重金属诊断;SVM;BP神经网络,
摘  要 [目的] 通过温室水稻叶片高光谱影像数据,从Cd和Pb不同梯度的交叉胁迫中诊断具体的胁迫类别和胁迫梯度。 [方法] 经过双因素方差分析筛选出特征波段,比较SVM和BP神经网络在诊断能力上的强弱。 [结果] 在几种预处理方法中,对光谱二阶微分预处理可以对Cd和Pb胁迫达到很好的诊断效果,预处理后挑选出6个对Cd胁迫敏感的特征波段以及10个对Pb胁迫敏感的特征波段。基于SVM的诊断Cd胁迫的精度达86%,对3个具体梯度的诊断精度达75%、90%、96%,对Pb胁迫的诊断精度达85%,3个梯度分别为83%、85%、88%;基于BP神经网络的Cd胁迫诊断精度达88%,3个梯度为69%、75%、75%;对Pb胁迫的诊断精度达88%,3个梯度为81%、69%、69%。 [结论] 从植被高光谱影像数据诊断重金属Cd和Pb胁迫是可行的,且SVM的诊断精度整体优于BP神经网络。
附  件 基于成像高光谱数据的温室水稻重金属胁迫诊断研究
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