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冬小麦导数光谱特征提取与缺磷胁迫神经网络诊断.pdf

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冬小麦导数光谱特征提取与缺磷胁迫神经网络诊断.pdf

第G21G22卷G21第G23期G21G21G21G21G21G21G21G21G21G21G21G21光谱学与光谱分析G24G25G26G27G21G22G21G28G25G27G23G21G29G29G22G2FG3DG30G2DG22G2FG3DG2BG30G2FG22G22年G23月G21G21G21G21G21G21G21G21G21G21G21G21G31G29G32G33G34G35G25G36G33G25G29G37G38G39G3AG31G29G32G33G34G35G38G26G3BG39G38G26G37G36G3CG36G3BG29G35G3CG26G21G30G2FG22G22G21冬小麦导数光谱特征提取与缺磷胁迫神经网络诊断刘G21炜G22G21常庆瑞G22G22G21郭G21曼G22G21邢东兴G22G21G30G21员永生G22G22G27西北农林科技大学资源环境学院G21陕西杨凌G21G2EG22G30G22G2FG2FG30G27咸阳师范学院资源环境系G21陕西咸阳G21G2EG22G30G2FG2FG2F摘G21要G21分别于返青期G22拔节期G22抽穗期和灌浆期采集不同磷素处理的冬小麦叶片原始高光谱数据G24之后求取其一阶导数G25一阶导数光谱G26并进行小波去噪处理G24通过分析原始光谱和一阶导数光谱对不同磷素处理水平的响应特征G21确定敏感波长范围并提取四种吸收面积G24将每个叶片磷素含量值对应的四种吸收面积的归一化值G21作为样本空间样本点的位置坐标G25G23维样本输入矢量G26G21对应叶片磷素含量的归一化值作为该样本点的目标输出G21二者同时提交给径向基函数神经网络G23结果表明G27G25G22G26冬小麦叶片原始光谱对叶片磷素含量变化反应敏感的波长范围为G23G30G2BG26G23G21G2CG39G43和G2BG2BG3DG26G2BG2AG2FG39G43G23G25G30G26一阶导数光谱的敏感波长范围为G23G2AG22G26G23G3DG21G39G43和G2BG2AG2CG26G2BG3DG2BG39G43G23G25G21G26训练后的径向基函数神经网络模型能够学习和掌握样本点与目标输出之间的线性G2A非线性映射关系G21并且具有一定的推广能力G23关键词G21可见G2A近红外光谱G24冬小麦G

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