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第 29 卷 第 11 期 农 业 工 程 学 报 Vol.29 No.11
44 2013 年 6 月 Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering Jun. 2013
基于矩阵变换的车载玉米叶绿素含量快速预测系统偏差分析
1,3 2 3 ※ 3 3 3
李树强 ,赵旭辉 ,李民赞 ,李修华 ,赵瑞娇 ,张彦娥
(1. 河南科技大学车辆与动力工程学院,洛阳 471003 ;2. 河南科技大学电子信息工程学院,洛阳 471003 ;
3. 中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室,北京 100083 )
摘 要:为了对车载玉米叶绿素含量快速预测系统偏差进行分析,优化车载系统测量结果,该文提出一种空间插
值和多维矩阵分析相结合的思想,阐述了基于矩阵变换和 GIS 空间分析手段的预测偏差分析策略,提高了车载系
统快速预测空间分布的预测效果。研究结果表明:使用 BP 神经网络模型和 RBF 神经网络模型对车载系统动态预
测单点位置叶绿素含量具有一定预测效果,平均决定系数 R2 约为 0.8,2 类模型的预测效果相近。RBF 神经网络
预测结果矩阵经反距离加权法插值后,其空间分布预测偏差度小于 10%的数据量占总数据量的 85%。表明该方法
具有较好的空间预测效果,可以为车载系统动态测量平台预测玉米冠层叶片叶绿素含量的提供决策支持。
关键词:叶绿素,光谱测量,地理信息系统,空间插值,矩阵变换,偏差分析
doi :10.3969/j.issn.1002-6819.2013.11.006
中图分类号:S126 文献标志码:A 文章编号:1002-6819(2013)-11-0044-08
李树强,赵旭辉,李民赞,等. 基于矩阵变换的车载玉米叶绿素含量快速预测系统偏差分析[J]. 农业工程学报,
2013,29(11):44-51.
Li Shuqiang, Zhao Xuhui, Li Minzan, et al. Deviation analysis of vehicle-borne prediction system for maize chlorophyll
content based on matrix transformation[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions
of the CSAE), 2013, 29(11): 44-51. (in Chinese with English abstract)
合。第二种方法是将叶片采集后在实验室使用化学
0 引 言
方法进行叶绿素的萃取,然后使用分光光度计法进
玉米苗期是玉米生长的早期幼苗阶段,主要是 行检测,这种方法获得的样品叶绿素含量结果准
指玉米播种至植株拔节的一段时间,是以生根、分 确,适用于获取叶片叶绿素精确值的测量场合。对
化茎叶为主的营养生长阶段。掌握玉米苗期长势的 于大田种植的玉米而言,快速掌握区域内冠层叶片
空间分布,根据作物长势的空间分布进行合理的有 叶绿素含量的分布情况更具实用价值。车载式作物
针对性的追肥,对植株根系的均衡发育有重要的意 长势检测系统能够对区域内的玉米冠层叶片叶绿
义,能够为玉米的丰产打下良好基础[1-
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