【摘 要】
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为快速无损监测茶树氮素营养及其生长状况,基于可见-近红外光谱技术建立了茶鲜叶全氮含量的预测模型。以茶鲜叶为对象,田间试验使用便携式光谱仪采集叶片漫反射光谱信息,通过
【机 构】
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现代农业装备与技术教育部重点实验室（江苏大学）,江苏大学食品与生物工程学院,北京大学遥感与地理信息系统研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（60575020）,“十一五”国家科技支撑计划项目（2006BAD11A13）,江苏大学博士创新基金项目和现代农业装备与技术重点实验室开放基金项目（NZ200602）资助
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为快速无损监测茶树氮素营养及其生长状况,基于可见-近红外光谱技术建立了茶鲜叶全氮含量的预测模型。以茶鲜叶为对象,田间试验使用便携式光谱仪采集叶片漫反射光谱信息,通过不同预处理和统计分析,建立茶鲜叶全氮含量预测的光谱模型。试验共采集111个样品,其中86个样品作校正集,25个样品作预测集。通过一阶导数与滑动平均滤波相结合的预处理方法,用7个主成分建立的偏最小二乘模型最好,其校正集均方根误差（RMSEC）为0.0973,预测集的相关系数为0.8881,预测均方根误差（RMSEP）为0.1304,预测的平均相对
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