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冬小麦导数光谱特征提取与缺磷胁迫神经网络诊断
摘要：分别于返青期、拔节期、抽穗期和灌浆期采集不同磷素处理的冬小麦叶片原始高光谱数据;之后求取其一阶导数(一阶导数光谱)并进行小波去噪处理;通过分析原始光谱和一阶导数光谱对小同磷素处理水平的.响应特征,确定敏感波长范围并提取四种吸收面积;将每个叶片磷素含量值对应的四种吸收而积的归一化值,作为样本空间样本点的位置坐标(4维样本输入矢量),对应叶片磷素含量的归一化值作为该样本点的目标输出,二者同时提交给径向基函数神经网络.结果表明:(1)冬小麦叶片原始光谱对叶片磷素含量变化反应敏感的波长范围为426～435 nm和669～680 nm.(2)一阶导数光谱的敏感波长范围为481～493 nm和685～696nm.(3)训练后的径向幕函数神经网络模型能够学习和掌握样本点与目标输出之间的线性/非线性映射关系,并且具有一定的推广能力. 作者： 刘炜[1] 常庆瑞[1] 郭曼[1] 邢东兴[2] 员永生[1] Author： LIU Wei[1] CHANG Qing-rui[1] GUO Man[1] XING Dong-xing[2] YUAN Yong-sheng[1] 作者单位： 西北农林科技大学资源环境学院,陕西杨凌,712100西北农林科技大学资源环境学院,陕西杨凌,712100;咸阳师范学院资源环境系,陕西咸阳,712000 期 刊： 光谱学与光谱分析 ISTICEISCIPKU Journal： SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS 年，卷(期)： 2011, 31(4) 分类号： S127 关键词： 可见/近红外光谱 冬小麦 磷素营养 小波去噪 数值积分 径向基函数神经网络 机标分类号： TH7 O65 机标关键词： 冬小麦 一阶导数光谱 特征提取 缺磷胁迫 神经网络诊断 Neural Network Radial Basis Function Derivative Spectra Based 磷素含量 波长范围 小麦叶片 样本点 径向基函数神经网络 磷素处理 归一化值 非线性映射关系 神经网络模型 敏感 高光谱数据 基金项目： 国家科技支撑计划重大项目，国家自然科学基金项目，国家(973计划)项目 冬小麦导数光谱特征提取与缺磷胁迫神经网络诊断[期刊论文] 光谱学与光谱分析 --2011, 31(4)刘炜 常庆瑞 郭曼 邢东兴 员永生分别于返青期、拔节期、抽穗期和灌浆期采集不同磷素处理的冬小麦叶片原始高光谱数据;之后求取其一阶导数(一阶导数光谱)并进行小波去噪处理;通过分析原始光谱和一阶导数光谱对小同磷素处理水平的响应特征,确定敏感波长范...【冬小麦导数光谱特征提取与缺磷胁迫神经网络诊断】相关文章：
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