【摘 要】
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针对传统柑橘叶片钾元素含量检测方法耗时费力、操作繁琐且损伤叶片等弊端,该研究引入高光谱信息探索柑橘叶片钾含量快速无损检测与预测模型,选用ASD FieldSpec 3光谱仪采集
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(30871450);广东省科技计划项目(2015A020224036、2014A020208109,2016A020210081);广东省水利科技创新项目(2016-18);广州市科技计划项目(201803020022)
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针对传统柑橘叶片钾元素含量检测方法耗时费力、操作繁琐且损伤叶片等弊端,该研究引入高光谱信息探索柑橘叶片钾含量快速无损检测与预测模型,选用ASD FieldSpec 3光谱仪采集柑橘4个重要物候期(萌芽期、稳果期、壮果促梢期和采果期)的叶片反射光谱,同步采用火焰光度法测定叶片的钾含量;先用正交试验确定小波去噪的最佳去噪参数组合,再进行不同光谱形式变换,对不同物候期光谱进行基于堆栈稀疏编码机-深度学习网络(Stacked sparse autoencoder-deep learning networks,SSAE-DLNs)的特征提取迁移和融合多种特征,对比支持向量机回归、偏最小二乘法、广义神经网络、逐步多元线性回归等多种诊断模型,结果表明,模型SSAE-DLNs基于一阶微分光谱特征建立全生长期钾素含量预测模型的性能最优,其校正集和验证集决定系数分别为0.8988、0.8771,均方根误差分别为0.5443、0.5528。试验表明,深度迁移学习网络可对柑橘叶片钾素含量进行精确预测,为高光谱检测技术用于柑橘树长势监测和营养诊断提供了参考。
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