ОЦЕНКА СОДЕРЖАНИЯ ХЛОРОФИЛЛА В ЛИСТЬЯХ ЯБЛОНЬ НА ОСНОВЕ ГИПЕРСПЕКТРАЛЬНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ
Аннотация
Для подтверждения возможности использования гиперспектральных изображений для оценки состояния питания яблонь исследовано содержание хлорофилла в их листьях. Спектральные данные получены с помощью спектрометра и предварительно обрабатывались методом взвешенного скользящего среднего по девяти точкам. С помощью корреляционного анализа установлена связь между содержанием хлорофилла и математически преобразованными спектральными данными. Длины волн, чувствительные к содержанию хлорофилла, выбраны на основе самых высоких коэффициентов корреляции; для оценки содержания хлорофилла использованы методы частных наименьших квадратов (PLS), опорных векторов (SVM) и случайного леса (RF). Длины волн, чувствительные к содержанию хлорофилла: 414, 424, 429, 439 и 577 нм. Лучшей моделью оказалась SVM с независимыми переменными, представляющими собой вторые производные логарифма (lgR414)², (lgR424)², (lgR429)², (lgR439)², (lgR577)². Для этой модели коэффициент детерминации R2 = 0.7372, среднеквадратическая ошибка RMSE = 0.4477, остаточное прогнозное отклонение RPD = 1.8810. Модель SVM имела самые высокие R2 и RPD и самое низкое RMSE по сравнению с другими моделями.
При поддержке: This paper was supported by the National Nature Science Foundation of China (41671346) and the Funds of Shandong “Double Tops” Program (SYL2017XTTD02).
Об авторах
R. Yu
Колледж ресурсов и окружающей среды, Шаньдунский сельскохозяйственный университет
Китай
Тайань, 271018
Китай
Тайань, 271018
X. Zhu
Колледж ресурсов и окружающей среды, Шаньдунский сельскохозяйственный университет; Шаньдунский сельскохозяйственный университет
Китай
Тайань, 271018;
Китай
Тайань, 271018;
S. Cao
Колледж ресурсов и окружающей среды, Шаньдунский сельскохозяйственный университет
Китай
Тайань, 271018
Китай
Тайань, 271018
J. Xiong
Колледж ресурсов и окружающей среды, Шаньдунский сельскохозяйственный университет
Китай
Тайань, 271018
Китай
Тайань, 271018
X. Wen
Колледж ресурсов и окружающей среды, Шаньдунский сельскохозяйственный университет
Китай
Тайань, 271018
Китай
Тайань, 271018
Y. Jiang
Научно-технический колледж садоводства, Шаньдунский сельскохозяйственный университет
Китай
Тайань 271018
Китай
Тайань 271018
G. Zhao
Колледж ресурсов и окружающей среды, Шаньдунский сельскохозяйственный университет
Китай
Тайань, 271018
Китай
Тайань, 271018
Список литературы
1. X. G. Xu, C. J. Zhao, J. H. Wang, W. J. Huang, C. J. Li, H. J. Liu, Spectrosc. Spect. Anal., 31 , 188–191 (2011).
2. D. N. H. Horler, J. Barber, J. P. Darch, D. C. Ferns, A. R. Barringer, Adv. Space Res., 3 , 175–179 (1983).
3. A. Maccioni, G. Agati, P. Mazzinghi, J. Photochem. Photobiol. B, 61 , 52–61 (2001).
4. V. Ciganda, A. Gitelson, J. Schepers, J. Plant Physiol., 166 , 157–167 (2009).
5. M. Schlemmer, A. Gitelson, J. Schepers, R. Ferguson, Y. Peng, J. Shanahan, D. Rundquist, Int. J. Appl. Earth Observ., 25 , 47–54 (2013).
6. E. R. Hunt Jr , P. C. Doraiswamy, J. E. McMurtrey, C. S. T. Daughtry, E. M. Perry, B. Akhmedov, Int. J. Appl. Earth Observ., 21 , 103–112 (2013).
7. Z. N. Gong, Y. L. Zhao, W. J. Zhao, C. Lin, T. X. Cui, Acta Ecologica Sinica, 34 , 5736–5745 (2014).
8. X. C. Zhu, G. X. Zhao, R. Y. Wang, F. Dong, L. Wang, T. Lei, Sci. Agricult. Sinica, 43 , 1189–1197 (2010).
9. X. J. Yue, D. P. Quan, T. S. Hong, J. Wang, X. M. Qu, H. M. Gan, Trans. CSAE, 31 , 294–302 (2015).
10. S. W. Wang, S. Zhao, C. L. Zhang, Z. B. Su, L. F. Wang, Y. Zhao, Trans. CSAE, 32 , 149–154 (2016).
11. H. S. Li, Plant Physiology and Biochemistry Experimental Principles and Techniques, Beijing, Higher Education Press, 45 (2000).
12. T. He, Study on Land Quality Hyperspectral Remote Sensing Monitoring Method, Wuhan University, Wuhan, 44–54 (2003).
13. Y. He, F. Liu, X. L. Li, Y. N. Shao, Spectroscopy and Imaging Technology in Agriculture, Science Press, Beijing, 93, 109, 145 (2016).
14. N. Cristianini, J. S. Taylor, An Introduction to Support Vector Machines and Other Kernel-Based Learning Method, Publishing House of Electronics Industry, Beijing, 24–26 (2004).
15. H. Yan, X. G. Zhang, Y. Q. Ma, Y. D. Li, Acta Automat. Sinica, 28 , 450–455 (2002).
16. L. Breiman, Machine Learning, 45 , 5–32 (2001).
17. E. Gaston, J. M. Frias, P. J. Cullen, C. P. O’Donnell, A. A. Gowen, J. Agr. Food Chem., 58 , 6226–6233 (2010).
Рецензия
Для цитирования:
Yu R., Zhu X., Cao S., Xiong J., Wen X., Jiang Y., Zhao G. ОЦЕНКА СОДЕРЖАНИЯ ХЛОРОФИЛЛА В ЛИСТЬЯХ ЯБЛОНЬ НА ОСНОВЕ ГИПЕРСПЕКТРАЛЬНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ. Журнал прикладной спектроскопии. 2019;86(3):425-432.
For citation:
Yu R., Zhu X., Cao Sh., Xiong J., Wen X., Jiang Yu., Zhao G. ESTIMATION OF CHLOROPHYLL CONTENT IN APPLE LEAVES BASED ON IMAGING SPECTROSCOPY. Zhurnal Prikladnoii Spektroskopii. 2019;86(3):425-432.
Просмотров: 371
Послать статью по эл. почте 