苹果叶片全氮含量高光谱检测研究

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1、分类号密级中国地质大学（北京）硕士学位论文苹果叶片全氮含量高光谱检测研究学号：2004120033研究生：安静专业：地图制图学与地理信息工程研究方向：遥感信息处理与应用指导教师：姚国清教授2015年5月声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研宄工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特別加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研宄成果，也不包含为获得中国地质大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研宄所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。签名：曰

2、期:关于论文使用授权的说明本人完全了解中国地质大学有关保留、使用学位论文的规定，S卩：学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被杳阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以釆用影印、缩印或其他复制手段保存论文。•公幵•保密（—年）（保密的论文在解密后应遵守此规定）签名:导师签名日期：分类号密级中国地质大学（北京）硕士学位论文苹果叶片全氮含量高光谱检测研究学号：2004120033研究生：安静专业：地图制图学与地理信息工程研究方向：遥感信息处理与应用指导教师：姚国清教授2015年5月ADissertationSubmi

3、ttedtoChinaUniversityofGeosciencesforMasterDegreeHyperspectrumDetectionforNitrogenContentofAppleLeavesMasterCandidate:AnJingMajor:CartographyandGeographicInformationEngineeringStudyOrientation:RemoteSensingInformationProcessingandApplicationDissertationSupervisor

4、:Prof.YaoGuoqingChinaUniversityofGeosciences（Beijing）摘要苹果叶片氮（N）素含量是能代表植物自身长势的重要衡量因素。虽然传统的室内叶片化学成分测定的方法对氮素测定精度很高，但是传统方法的实时性差、操作复杂、需要大量人力物力的特点，使其不能在大范围内推广使用。相较之下，具备快速、无损环保、实时特点的高光谱技术，正成为获取营养元素、检测作物长势的重要手段。利用高光谱遥感技术建立苹果N素含量的预测模型，可以为苹果树的人工科学化管理提供指导意见。本文首先使用ASDFieldSp

5、ec3地物光谱仪对样本苹果叶片进行光谱测定，得到苹果叶片样品的原始反射率，并在实验室内利用传统方法测定苹果叶片N素含量；其次，对获得的苹果叶片的原始光谱反射率进行多种变换（包括一阶导数、倒数、对数、倒数的一阶导数、对数的一阶导数），并分析苹果叶片原始光谱和一阶导数以及各种变换后光谱特征找到敏感波段，在逐步回归分析的基础上筛选出对N素变化较为敏感的波段；再次，利用SPSS软件将样本数据进行聚类分析分组，选取与N素相关程度较好的一组，并以这组样本来构建BP（BackPropagation）人工神经网络。最后，分别利用多元回归

6、分析和BP人工神经网络模型构建敏感波段与N素含量的反演模型。结果2表明，通过实验得出4‐10‐1的BP神经网络模型最优，其训练样本R=0.8878，2RMSE=0.0142，测试样本的R=0.9001，RMSE=0.0150，并对模型进行优选和检验，由此可见，BP神经网络模型预测精度更高，提供了一个简单可靠测定苹果叶片N素含量的方法。关键词：苹果叶片，高光谱，氮（N）素含量，BP神经网络AbstractThenitrogencontentofleavesisanimportantindicatorforestimatin

7、ggrowthstatusofappletree.Althoughtraditionalmethodfordetectingnitrogencontenthasahighaccuracy,itscharacteristicsofpoorreal-timeperformance,complexandcostlyexercisepreventitfromawiderangeofapplications.Incontrast,thehyperspectraltechnologywiththecharacteristicsoff

8、ast,environmentfriendlyandreal-timeisbecominganimportantwaytogetnutritiveelementsanddetectinggrowthstatusofcrops.Frist,wemeasuredspectralreflectanceforapplelea