基于IRIV算法优选大豆叶片高光谱特征波长变量估测SPAD值

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【摘要】

：

在植物叶绿素特征波长变量筛选过程中,与叶绿素关系较弱的波长变量极易被忽略,导致这些弱信息变量包含叶绿素的有效信息丢失,因此,确定叶片光谱中弱信息变量对揭示叶绿素高光

【作者】

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于雷章涛朱亚星周勇夏天聂艳

【机构】

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华中师范大学地理过程分析与模拟湖北省重点实验室,华中师范大学城市与环境科学学院,华中师范大学可持续发展研究中心

【出处】

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农业工程学报

【发表日期】

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2018年16期

【关键词】

：

光谱分析作物叶绿素高光谱特征波长变量迭代和保留信息变量法大豆 SPAD

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目(41401232);湖北省自然科学基金创新群体项目-《湖北省水土环境变化与健康响应(2016CFA027)》

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在植物叶绿素特征波长变量筛选过程中,与叶绿素关系较弱的波长变量极易被忽略,导致这些弱信息变量包含叶绿素的有效信息丢失,因此,确定叶片光谱中弱信息变量对揭示叶绿素高光谱响应规律具有重要意义。该研究以江汉平原大豆鼓粒期的叶片为研究对象,采集80组大豆叶片高光谱和SPAD(soil and plant analyzer development)值,分析SPAD值与大豆叶片反射率相关关系和光谱波长变量自相关关系,基于迭代和保留信息变量法(iteratively retains informative variab

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