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为实现鲜桃叶片叶绿素含量的快速无损检测,使用鲜桃四个生长时期的叶片光谱数据及其叶绿素含量数据,利用原始光谱及其变换形式,采用主成分分析和小波去噪预处理数据作为输入矢量,采用支持向量回归机和偏最小二乘法分别构建基于主成分分析-支持向量回归和小波去噪-偏最小二乘回归两种方法的预测模型,并与传统方法建立的模型结果进行比较。通过实验发现,整体建模结果最优的全生长期数据校正集和验证集模型的R2为0.872 7和0.871 4,RMSE分别为0.156 3和0.154 4;采用传统建模方法时,效果最优的是主成分回归模型,全生长期验证集模型R2为0.825 9,RMSE为0.174。结果表明:采用主成分分析-支持向量回归和小波去噪-偏最小二乘回归建模方法的建模效果均优于传统方法,能够应用于基于高光谱的鲜桃树叶绿素含量检测。 相似文献
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