【摘 要】
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分析棉花叶片氮含量（LNC）与冠层光谱反射特征的关系，实现作物生长过程中氮素水平的快速、准确、无损监测，以石河子大学教学试验场2019年棉花小区试验为基础，选用多元散射校正（Multiplicative scatter correction，MSC）、SG平滑算法（Savitzky-Golay，SG）、变量标准化校正（Standard normal variate，SNV）、一阶导数（First
【机 构】
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石河子大学农学院/新疆生产建设兵团绿洲生态农业重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金（61962053）； 新疆生产建设兵团棉花生产大数据关键技术及农业大数据平台研发应用（2018AA004）；
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分析棉花叶片氮含量（LNC）与冠层光谱反射特征的关系，实现作物生长过程中氮素水平的快速、准确、无损监测，以石河子大学教学试验场2019年棉花小区试验为基础，选用多元散射校正（Multiplicative scatter correction，MSC）、SG平滑算法（Savitzky-Golay，SG）、变量标准化校正（Standard normal variate，SNV）、一阶导数（First derivative，FD）4种不同的预处理方法分别对棉花冠层原始光谱进行预处理，使用随机蛙跳（Random frog，RF）算法和连续投影算法（successive projections algorithm，SPA）筛选特征波长并结合偏最小二乘回归法（Partial least squares regression，PLSR）建立棉花叶片氮含量光谱估算模型。RF和SPA算法从棉花冠层398～1000nm的光谱中优选5组叶片全氮含量的敏感特征波段，波段数目下降了93.0%～96.3%，有效降低了光谱的冗余信息；基于SPA算法筛选的敏感波段构建的叶片氮含量偏最小二乘回归的决定系数和均方根误差分别为0.52、2.55，模型验证的决定系数和均方根误差分别为0.70和2.37，模型具有较好的精度和稳定性，可作为棉花叶片氮含量的无人机高光谱估算方法。
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