基于冠层高光谱信息的苹果树花量估测
基于冠层高光谱信息的苹果树花量估测-中国农业科学
中国农业科学 2016,49(18):3608-3617 Scientia Agricultura Sinica doi: 10.3864/j.issn.0578-1752.2016.18.015 基于冠层高光谱信息的苹果树花量估测 1 1 1,2 1,2 1,2 1,2 1 1,2 刘 颖 ，王克健 ，谢让金 ，吕 强 ，何绍兰 ，易时来 ，郑永强 ，邓 烈 1 2 （西南大学/ 中国农业科学院柑桔研究所，重庆 400712 ； 国家柑桔工程技术研究中心，重庆 400712 ） 摘要： 【目的】研究基于盛花期冠层高光谱数据的苹果花量估测技术，为植株花果管理和生产力预测技术 的建立奠定基础。【方法】以 5 年生 M无性系砧木‘米奇嘎啦’苹果（Malus pumila ‘Mitch Gala’）、树形为 9 高纺锤形的植株为试材，在盛花期采集植株冠层可见-近红外高光谱图像，人工统计供试植株花量，比对分析基 于原始光谱反射率（original reflectance spectra，OS）与Savitzky-Golay平滑法（savitzky-golay smoothing， SG）、正态变量标准化（standardization of normal variables，SNV）、标准化（Normalize）、一阶求导（first derivation，lst nd Der）、二阶求导（second derivation，2 Der）共 5 种预处理的高光谱数据的偏最小二乘法 （partial least squares method，PLS）模型，以及基于载荷系数法（x-loading weight，x-LW）提取的特征 波长的 PLS 模型、人工神经网络（the back-propagation neural network，BPNN）、最小二乘支持向量机（the least squares support vector machines，LS-SVM）等模型对单株单位面积花量实时估测精度的影响。【结果】 苹果树单株花量与单株单位面积花量具有较高的相关系数，表明采用冠层单位面积花量替代单株总花量进行树 体花量估测可行。单株单位面积花量与植株冠层光谱反射率在紫外-可见光波长（308—700 nm）呈极显著正相 关，在近红外波长（750—1 000 nm）相关性不显著。基于全波长，以 Normalize 预处理光谱建立的 PLS 模型对 单株单位面积花量的预测效果最好，校正集决定系数（ 2 2 R ）和预测集决定系数（R ）分别为 0.794 和 0.804， c p 校正集均方根误差（RMSEC ）和预测集均方根误差（RMSEP ）分别为 0.084、0.062，预测相对误差（RE% ）为 3.940。 基于特征波长的 BPNN 模型稳定性差，而 LS-SVM 模型的建模效果较好， 2 2
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