【摘 要】
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作物氮素营养的快速、无损估测对提高产量和改善品质具有重要意义。近红外光谱为作物无损监测和信息的准确获取提供了有效手段。本研究的目的是以不同年份、不同品种、不同施氮水平的小麦田间试验为基础,基于傅立叶近红外光谱仪获取小麦主要生育时期鲜叶、干叶及其成熟期籽粒的光谱信息,运用偏最小二乘法(PLS)、BP神经网络(BPNN)和小波神经网络(WNN),分析并量化其与叶片全氮含量、糖氮比、籽粒蛋白质含量的关系
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作物氮素营养的快速、无损估测对提高产量和改善品质具有重要意义。近红外光谱为作物无损监测和信息的准确获取提供了有效手段。本研究的目的是以不同年份、不同品种、不同施氮水平的小麦田间试验为基础,基于傅立叶近红外光谱仪获取小麦主要生育时期鲜叶、干叶及其成熟期籽粒的光谱信息,运用偏最小二乘法(PLS)、BP神经网络(BPNN)和小波神经网络(WNN),分析并量化其与叶片全氮含量、糖氮比、籽粒蛋白质含量的关系,以实现小麦生长和品质信息的近红外快速预测模型。首先运用多种光谱预处理技术,对鲜叶在1155
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