生菜全氮含量高光谱反演模型的建立方法及其应用
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生菜全氮含量高光谱反演模型的建立方法及其应用
来源:北方有色网
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简介: 本发明属于农业叶片检测领域,公开了一种生菜全氮含量高光谱反演模型的建立方法及其应用。该方法包括步骤:采集生菜叶片,通过使用BP神经网络对生菜叶片的高光谱位置变量与植被指数变量和全氮含量进行模型建立,最终得到生菜叶片的全氮含量估算模型。针对需要检测全氮含量的生菜,首先使用高光谱仪采集该生菜叶片的高光谱数据,包括高光谱位置变量和植被指数变量;再将高光谱数据输入获得的最佳生菜全氮含量高光谱反演模型中即可计算得出待测生菜全氮含量。本发明仅在模型建立时需要对生菜菜叶进行破坏性检测,在模型建立后只需获得生菜菜叶的高光谱数据即可通过计算进行对生菜菜叶全氮含量的估算,具有实时、快速和无损的特点。
本发明属于农业叶片检测领域,公开了一种生菜全氮含量高光谱反演模型的建立方法及其应用。该方法包括步骤:采集生菜叶片,通过使用BP神经网络对生菜叶片的高光谱位置变量与植被指数变量和全氮含量进行模型建立,最终得到生菜叶片的全氮含量估算模型。针对需要检测全氮含量的生菜,首先使用高光谱仪采集该生菜叶片的高光谱数据,包括高光谱位置变量和植被指数变量;再将高光谱数据输入获得的最佳生菜全氮含量高光谱反演模型中即可计算得出待测生菜全氮含量。本发明仅在模型建立时需要对生菜菜叶进行破坏性检测,在模型建立后只需获得生菜菜叶的高光谱数据即可通过计算进行对生菜菜叶全氮含量的估算,具有实时、快速和无损的特点。
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标签:无损检测
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