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高璐璐

作品数:4 被引量:54H指数:3
供职机构:山东农业大学资源与环境学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金山东省自然科学基金更多>>
相关领域:农业科学天文地球更多>>

文献类型

  • 4篇中文期刊文章

领域

  • 3篇农业科学
  • 1篇天文地球

主题

  • 4篇叶片
  • 4篇苹果
  • 3篇苹果叶片
  • 3篇果叶
  • 2篇支持向量
  • 2篇支持向量机
  • 2篇向量
  • 2篇向量机
  • 1篇叶绿
  • 1篇叶绿素
  • 1篇叶绿素含量
  • 1篇支持向量机S...
  • 1篇数据库
  • 1篇数据库系统
  • 1篇数码
  • 1篇数码相机
  • 1篇相机
  • 1篇磷素
  • 1篇磷素含量
  • 1篇冠层

机构

  • 4篇山东农业大学

作者

  • 4篇朱西存
  • 4篇高璐璐
  • 4篇王凌
  • 3篇赵庚星
  • 2篇程立真
  • 2篇李程
  • 1篇姜远茂
  • 1篇王青华

传媒

  • 1篇果树学报
  • 1篇红外
  • 1篇园艺学报
  • 1篇测绘与空间地...

年份

  • 1篇2017
  • 3篇2016
4 条 记 录,以下是 1-4
排序方式:
苹果冠层/叶片高光谱数据库系统的设计与建立被引量:1
2016年
设计与建立苹果冠层/叶片高光谱数据库,实现苹果冠层/叶片高光谱数据的获取、整理、存储与应用分析,可以为苹果养分含量的高光谱遥感反演提供数据服务和支持。利用ASD Field Spec 3地物光谱仪采集的苹果冠层/叶片高光谱数据,在Microsoft Visual Studio 2010开发环境下,基于C#语言与SQLServer 2008关系型数据库,采用C/S开发模式,设计与建立了苹果冠层/叶片高光谱数据库系统,完成了对高光谱数据批量录入、存储、导出与数据处理多项功能。
李程朱西存高璐璐王凌
关键词:C#语言
基于随机森林模型的苹果叶片磷素含量高光谱估测被引量:29
2016年
【目的】针对传统化学方法测定苹果叶片磷素含量的不足,使用高光谱技术快速、准确和无损地估测苹果叶片磷素含量。【方法】以烟台栖霞市25个果园100株新梢旺长期苹果树叶片高光谱反射率和叶片磷素(phosphorus,P)含量为数据源,在分析其磷素含量与原始光谱反射率、原始光谱反射率的一阶微分、植被指数和高光谱特征参量相关性的基础上,筛选敏感波长,建立了基于高光谱数据的磷素含量随机森林模型。【结果】新梢旺长期苹果叶片磷素含量在绿光波段(507~590 nm)、红光波段(694~743 nm)和近红外短波波段(1 324~1 364 nm)呈显著负相关;基于植被指数RVI(542,1 094)、RVI(705,937)、DVI(556,712)、DVI(677,1 728)、NDVI(737,549)、DVI(FDR567,FDR1980)和DVI(FDR523,FDR1883)建立的随机森林回归模型有较好的估测效果,决定系数R2=0.923 6,均方根误差RMSE=0.015 8,相对误差RE=6.915%。【结论】光谱植被指数比较适合苹果磷素营养状况估测。
程立真朱西存高璐璐王凌赵庚星
关键词:苹果叶片磷素含量
基于RGB模型的苹果叶片叶绿素含量估测被引量:24
2017年
为了快速、无损地获得苹果叶片叶绿素含量与其表面颜色特征之间的关系,为诊断苹果树生理状况提供科学依据。以新梢旺长期的红富士苹果树为研究对象,应用数码相机采集叶片图像,利用图像处理技术,采集叶片图像的红(R)、绿(G)和蓝(B)值,通过运算组合构造颜色特征参数,建立基于苹果叶片颜色特征参数的叶绿素含量估算模型,并对其精度进行评价和验证。结果表明,叶绿素含量敏感的颜色参数分别为B、B/R、B/G、G/(R+G+B)、B/(R+G+B)、(R–B)/(R+B)、(G–B)/(G+B)、(R–B)/(R+G+B)和(G–B)/(R+G+B)值;基于以上9个敏感颜色参数分别建立单变量回归模型和支持向量机回归模型(SVM),估测叶片Chl.a、Chl.b、Chl.(a+b)和SPAD值,其中单变量回归模型决定系数(R^2)均在0.6左右;SVM回归模型的决定系数(R^2)分别为0.8754、0.8374、0.8671和0.8129,均方根误差(RMSE)分别为0.0194、0.0350、0.0497和0.9281,相对误差(RE)分别为0.8059%、1.7540%、1.1224%和1.1894%,尤以对Chl.a的估测效果最佳,SVM的估测精度高于单变量回归模型。模型验证取自1/4同样本数据,验证结果表明基于SVM的Chl.a稳定性更佳,R^2=0.8275,RMSE=0.0293,RE=1.8529%。应用数码相机并基于RGB颜色模型可快速估测苹果叶片叶绿素含量,可对果园水肥的精确管理提供技术支持。
程立真朱西存高璐璐李程王凌赵庚星姜远茂
关键词:苹果叶片叶绿素含量SPAD值支持向量机SVM数码相机
基于光谱变换定量估算苹果叶片的等效水厚度被引量:3
2016年
运用高光谱技术快速无损地估算了苹果叶片的等效水厚度(Equivalent Water Thickness,EWT),为苹果树的长势及干旱预警提供参考。以山东省烟台栖霞市红富士苹果树叶片为试验材料,在测定苹果叶片的光谱反射率和计算叶片EWT的基础上,分析了苹果叶片的EWT、原始光谱的反射率及其13种变换光谱反射率之间的相关性。筛选敏感波长后,建立了苹果叶片EWT的支持向量机定量的估算模型。13种光谱变换中,一阶导数(the First Derivative,FDR)、平方根的一阶导数(the First Derivative of the Square Root,FD(SqrtR))及倒数的对数的一阶导数(the First Derivative of the Logarithm of the Reciprocal,FD[Lg(1/R)])三种变换的相关性较好。确定了估测苹果叶片EWT的敏感波长。基于支持向量机回归分析方法,建立了定量估算叶片EWT的模型,验证集的决定系数R^2达到了0.8147,相对分析误差(Relative Percent Deviation,RPD)达到了2.2671。结果表明,该模型具有较高的估测能力,支持向量机回归方法比较适于估算苹果叶片的EWT。该方法为利用高光谱技术定量估算苹果的生长状况提供了技术支撑。
王青华朱西存王凌高璐璐赵庚星
关键词:支持向量机苹果叶片
共1页<1>
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