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2018年01期
基于成像高光譜數據的溫室水稻重金屬脅迫診斷研究
| 作 者 | 張雙印，王云將，歐陽煒，費騰 |
| 第一作者 | 張雙印 |
| 作者單位 | 武漢大學資源與環境科學學院，湖北武漢 |
| 卷 號 | 46 |
| 發表年份 | 2018 |
| 發表刊期 | 1 |
| 發表頁面 | 5-9 |
| 關 鍵 字 | 高光譜；重金屬診斷；SVM；BP神經網絡, |
| 摘 要 | ［目的］ 通過溫室水稻葉片高光譜影像數據，從Cd和Pb不同梯度的交叉脅迫中診斷具體的脅迫類別和脅迫梯度。 ［方法］ 經過雙因素方差分析篩選出特征波段，比較SVM和BP神經網絡在診斷能力上的強弱。 ［結果］ 在幾種預處理方法中，對光譜二階微分預處理可以對Cd和Pb脅迫達到很好的診斷效果，預處理后挑選出6個對Cd脅迫敏感的特征波段以及10個對Pb脅迫敏感的特征波段。基于SVM的診斷Cd脅迫的精度達86%，對3個具體梯度的診斷精度達75%、90%、96%，對Pb脅迫的診斷精度達85%，3個梯度分別為83%、85%、88%；基于BP神經網絡的Cd脅迫診斷精度達88%，3個梯度為69%、75%、75%；對Pb脅迫的診斷精度達88%，3個梯度為81%、69%、69%。 ［結論］ 從植被高光譜影像數據診斷重金屬Cd和Pb脅迫是可行的，且SVM的診斷精度整體優于BP神經網絡。 |
| 附 件 |
基于成像高光譜數據的溫室水稻重金屬脅迫診斷研究
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