【摘 要】
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【目的】为探索贵州精品水果植株生化组分的快速、精准诊断方法。【方法】以百香果叶片高光谱数据与相应叶片叶绿素含量为数据源,分别采用数学变换、离散小波变换算法处理分
【基金项目】
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贵州省农业科学院院科技创新项目[黔农科院科技创新(2017)02号]
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【目的】为探索贵州精品水果植株生化组分的快速、精准诊断方法。【方法】以百香果叶片高光谱数据与相应叶片叶绿素含量为数据源,分别采用数学变换、离散小波变换算法处理分析百香果叶片光谱数据,然后利用相关性分析算法提取敏感波段,并利用偏最小二乘算法构建百香果叶片叶绿素含量估测模型。【结果】离散小波变换与数学变换中的对数变换分离的低频信息能明显提升光谱对百香果叶片叶绿素含量的估测能力,以基于离散小波变换L1尺度构建的模型较优,具有较高的估测精度与稳定性,其R2=0.578,RMSE=1.104。【结论】受复杂地理环境
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