江苏省研究生培养创新工程项目(CXZZ120904)
- 作品数：2 被引量：11H指数：2
- 相关作者：徐新刚王芊王妍李存军金秀良更多>>
- 相关机构：扬州大学国家农业信息化工程技术研究中心北京农业信息技术研究中心更多>>
- 发文基金：江苏省研究生培养创新工程项目国家自然科学基金国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：农业科学更多>>
- 基于氮素叶绿素关系的冬小麦籽粒蛋白质含量高光谱反演被引量：3
- 2013年
- 为进一步提高光谱数据反演小麦籽粒蛋白质含量的精度以及反演模型的可解释性,研究以籽粒蛋白质含量(GPC)-氮素-叶绿素之间的关系为载体,通过叶绿素筛选相关植被指数,采用偏最小二乘回归(PLS)方法建立GPC反演模型。结果表明,开花期是监测籽粒蛋白质含量的最优时期。开花期氮素与对应密度叶绿素的相关性较高。通过筛选出与叶绿素密切相关的植被指数,利用PLS建立籽粒蛋白质含量反演模型,模型决定系数R2为0.77,RMSE为0.95%,用其他年份数据进行模型验证,结果显示RMSE达到1.22%。本研究表明:基于氮素、叶绿素关系建立PLS反演模型能够实现不同年份GPC光谱遥感反演,且模型在年际间表现出较高的精度和稳定性。
- 王妍徐新刚郭文善王芊谭昌伟李存军
- 关键词：氮素叶绿素籽粒蛋白质含量
- 基于新型植被指数对冬小麦蛋白质含量的估算研究被引量：8
- 2013年
- 小麦蛋白质含量是衡量小麦价格的一项重要指标。本文使用三年冬小麦蛋白质含量和光谱指数数据,用2008/2009和2009/2010年数据构建新的比率指数和乘积指数,并将灰色关联算法-偏最小二乘法(GRA-PLS)进行整合,尝试提高对冬小麦蛋白质含量估算的精度,用2011年/2012年数据进行验证。研究结果表明:比率指数与冬小麦蛋白质含量的相关系数要优于单一指数,单一指数和比率指数最高相关系数(r)分别为0.726和0.751,乘积指数也可改善部分单一指数的相关系数。通过GRA-PLS方法可以提高对冬小麦蛋白质含量的估算精度,单一指数、比率指数和乘积指数的决定系数(R2)分别为0.537,0.631和0.521,对应的均方根误差(RMSE)分别为0.665%,0.564%和0.574%。结果说明用新构建的比率指数和乘积指数,并使用GRA-PLS方法对冬小麦蛋白质含量估算是可行的。
- 金秀良徐新刚李振海王芊王妍李存军王纪华
- 关键词：蛋白质含量偏最小二乘法
