【摘 要】
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为提供一种高效、快速和无损的粳稻叶片氮素含量反演方法,以粳稻小区试验为基础,利用高光谱技术和室内化学实验,获取粳稻分蘖期、拔节期和抽穗期三个生育期共280组叶片高光谱
【机 构】
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沈阳农业大学信息与电气工程学院,沈阳农业大学辽宁省农业信息化工程技术中心
【基金项目】
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国家“十三五”重点研发计划项目(2016YFD0200600,2016YFD0200603)资助
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为提供一种高效、快速和无损的粳稻叶片氮素含量反演方法,以粳稻小区试验为基础,利用高光谱技术和室内化学实验,获取粳稻分蘖期、拔节期和抽穗期三个生育期共280组叶片高光谱数据以及相对应的水稻叶片氮素含量数据,分析不同施氮水平的粳稻叶片光谱特征,采用随机青蛙算法(random_frog)与迭代和保留信息变量算法(IRIV)相结合的方式筛选特征波段,并将任意两个光谱波段随机组合构建差值植被指数DSI(Ri,Rj)、比值植被指数RSI(Ri,Rj)和归一化植被指数NDSI(Ri,Rj),分别将较优的特征波段组合和植
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