氮素是影响生菜产量和品质的重要因素 ,光谱技术是检测作物氮素含量最有效的手段之一.通过获取不同氮素水平下生菜冠层的反射光谱 ,对其进行FDSGF(first-order derivative based savitzky-golay filt)滤波后 ,利用后向区间偏最小二乘算法(BiPLS )、遗传算法(GA )及连续投影算法(SPA )对特征波长进行梯度提取 ,最终从2 151个波长点中提取了8个与生菜氮素最为相关的特征波长.分别利用多元线性回归(MLR)、径向基函数神经网络(RBFNN)及极限学习机(ELM)三种算法建立了基于特征波段或特征波长的8个生菜冠层氮素含量检测模型.结果表明 :BiPLS-GA-SPA-ELM 模型(RMSEC=0.241 6% ,Rc =0.934 6 , RMSEP=0.284 2% ,Rp =0.921 8)的预测结果优于其他模型 ,为指导合理施肥和开发便携式仪器提供了理论基础.
反射光谱 后向区间偏最小二乘 遗传算法 连续投影算法 径向基函数神经网络 极限学习机