程立真
- 作品数：2 被引量：51H指数：2
- 供职机构：山东农业大学资源与环境学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金山东省自然科学基金更多>>
- 相关领域：农业科学更多>>
- 基于随机森林模型的苹果叶片磷素含量高光谱估测被引量：29
- 2016年
- 【目的】针对传统化学方法测定苹果叶片磷素含量的不足,使用高光谱技术快速、准确和无损地估测苹果叶片磷素含量。【方法】以烟台栖霞市25个果园100株新梢旺长期苹果树叶片高光谱反射率和叶片磷素（phosphorus,P）含量为数据源,在分析其磷素含量与原始光谱反射率、原始光谱反射率的一阶微分、植被指数和高光谱特征参量相关性的基础上,筛选敏感波长,建立了基于高光谱数据的磷素含量随机森林模型。【结果】新梢旺长期苹果叶片磷素含量在绿光波段（507~590 nm）、红光波段（694~743 nm）和近红外短波波段（1 324~1 364 nm）呈显著负相关;基于植被指数RVI（542,1 094）、RVI（705,937）、DVI（556,712）、DVI（677,1 728）、NDVI（737,549）、DVI（FDR567,FDR1980）和DVI（FDR523,FDR1883）建立的随机森林回归模型有较好的估测效果,决定系数R2=0.923 6,均方根误差RMSE=0.015 8,相对误差RE=6.915%。【结论】光谱植被指数比较适合苹果磷素营养状况估测。
- 程立真朱西存高璐璐王凌赵庚星
- 关键词：苹果叶片磷素含量
- 基于RGB模型的苹果叶片叶绿素含量估测被引量：25
- 2017年
- 为了快速、无损地获得苹果叶片叶绿素含量与其表面颜色特征之间的关系,为诊断苹果树生理状况提供科学依据。以新梢旺长期的红富士苹果树为研究对象,应用数码相机采集叶片图像,利用图像处理技术,采集叶片图像的红(R)、绿(G)和蓝(B)值,通过运算组合构造颜色特征参数,建立基于苹果叶片颜色特征参数的叶绿素含量估算模型,并对其精度进行评价和验证。结果表明,叶绿素含量敏感的颜色参数分别为B、B/R、B/G、G/(R+G+B)、B/(R+G+B)、(R–B)/(R+B)、(G–B)/(G+B)、(R–B)/(R+G+B)和(G–B)/(R+G+B)值;基于以上9个敏感颜色参数分别建立单变量回归模型和支持向量机回归模型(SVM),估测叶片Chl.a、Chl.b、Chl.(a+b)和SPAD值,其中单变量回归模型决定系数(R^2)均在0.6左右;SVM回归模型的决定系数(R^2)分别为0.8754、0.8374、0.8671和0.8129,均方根误差(RMSE)分别为0.0194、0.0350、0.0497和0.9281,相对误差(RE)分别为0.8059%、1.7540%、1.1224%和1.1894%,尤以对Chl.a的估测效果最佳,SVM的估测精度高于单变量回归模型。模型验证取自1/4同样本数据,验证结果表明基于SVM的Chl.a稳定性更佳,R^2=0.8275,RMSE=0.0293,RE=1.8529%。应用数码相机并基于RGB颜色模型可快速估测苹果叶片叶绿素含量,可对果园水肥的精确管理提供技术支持。
- 程立真朱西存高璐璐李程王凌赵庚星姜远茂
- 关键词：苹果叶片叶绿素含量SPAD值支持向量机SVM数码相机
