| 基于冠层光谱和BP神经网络的水稻叶片氮素浓度估算模型 |
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| 引用本文： | 孙小香,王芳东,赵小敏,谢文,郭熙. 基于冠层光谱和BP神经网络的水稻叶片氮素浓度估算模型[J]. 中国农业资源与区划, 2019, 40(3): 35-44 |
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| 作者姓名： | 孙小香 王芳东 赵小敏 谢文 郭熙 |
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| 作者单位： | 江西农业大学江西省鄱阳湖流域农业资源与生态重点实验室/南方粮油作物协同创新中心，南昌330045,江西农业大学江西省鄱阳湖流域农业资源与生态重点实验室/南方粮油作物协同创新中心，南昌330045,江西农业大学江西省鄱阳湖流域农业资源与生态重点实验室/南方粮油作物协同创新中心，南昌330045,江西农业大学江西省鄱阳湖流域农业资源与生态重点实验室/南方粮油作物协同创新中心，南昌330045,江西农业大学江西省鄱阳湖流域农业资源与生态重点实验室/南方粮油作物协同创新中心，南昌330045 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金（41361049）国家重点研发计划资助（2017YFD0301603）;江西省赣鄱英才“555”领军人才项目（201295） |
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| 摘 要： | [目的]快速、准确地诊断水稻叶片氮素营养状况,为水稻氮肥精准管理提供依据。[方法]以江西省农科院8种不同施肥处理的晚稻为研究对象,于主要生育期同步测定了水稻冠层光谱反射率及叶片全氮浓度(Leaf Nitrogen Concentration,LNC),系统分析了原始光谱反射率、一阶微分光谱、"三边"参数以及由350～1 350nm两两波段组合的差值(SD (Rλ1,Rλ2))、比值(SR (Rλ1,Rλ2))及归一化(ND(Rλ1,Rλ2))光谱指数与水稻LNC的相关关系,筛选出敏感参数,并以之为自变量构建了水稻LNC的传统预测模型,另外构建不同指标个数的多元线性与BP神经网络模型,并对模型进行验证。[结果](1)水稻LNC与一阶微分光谱在751nm处的相关性最高(r=0. 822);(2)"三边"参数中的红边面积SDr与LNC的相关性较高(r=0. 687);(3) 750nm附近的红边波段与近红外波段差值组合、550nm附近的绿光波段与近红外波段的比值及归一化差值组合与水稻LNC的相关性较高,以SD (R752,R751)、SR (R534,R1 350)和ND (R534,R1 349)表现最好,相关系数分别为0. 827、-0. 790和0. 788;(4)传统回归模型中以SD(R752,R751)构建的一元线性模型最佳(RC2=0. 665、RV2=0. 750、RMSEV=0. 4%、RPD=2. 034);(5)利用5个指标((R'751、SDr、SD (R752,R751)、SR (R534,R1 350)、ND (R534,R1 349))经逐步回归筛选出的2个指标SD ((R752,R751)和SR (R534,R1 350))构建预测水稻氮素的BP神经网络模型,预测效果最佳,其验证参数值分别为R2=0. 859、RMSEV=0. 302%和RPD=2. 669。[结论]基于单指标构建的传统线性模型计算过程简单但精度略低,而基于2个指标(SD (R752,R751)、SR (R534,R1 350))构建的BP神经网络模型预测精度高于该2指标构建的多元线性模型,表明在指标适合的情况下,BP神经网络对氮素具有较好的预测能力,是一种快速准确估算水稻叶片全氮浓度的方法。
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| 关 键 词： | 水稻高光谱冠层叶片全氮浓度BP神经网络 |
| 收稿时间： | 2018-01-11 |
THE ESTIMATION MODELS OF RICE LEAF NITROGEN CONCENTRATION BASED ON CANOPY SPECTRUM AND BP NEURAL NETWORK |
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| Sun Xiaoxiang,Wang Fangdong,Zhao Xiaomin,Xie Wen and Guo Xi. THE ESTIMATION MODELS OF RICE LEAF NITROGEN CONCENTRATION BASED ON CANOPY SPECTRUM AND BP NEURAL NETWORK[J]. Journal of China Agricultural Resources and Regional Planning, 2019, 40(3): 35-44 |
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| Authors: | Sun Xiaoxiang Wang Fangdong Zhao Xiaomin Xie Wen Guo Xi |
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| Affiliation: | Key Laboratory of Poyang Lake Watershed Agricultural Resources and Ecology of Jiangxi Province, Jiangxi Agricultural University/Southern Regional Collaborative Innovation Center for Grain and Oil Crops China , Nanchang, Jiangxi 330045, China,Key Laboratory of Poyang Lake Watershed Agricultural Resources and Ecology of Jiangxi Province, Jiangxi Agricultural University/Southern Regional Collaborative Innovation Center for Grain and Oil Crops China , Nanchang, Jiangxi 330045, China,Key Laboratory of Poyang Lake Watershed Agricultural Resources and Ecology of Jiangxi Province, Jiangxi Agricultural University/Southern Regional Collaborative Innovation Center for Grain and Oil Crops China , Nanchang, Jiangxi 330045, China,Key Laboratory of Poyang Lake Watershed Agricultural Resources and Ecology of Jiangxi Province, Jiangxi Agricultural University/Southern Regional Collaborative Innovation Center for Grain and Oil Crops China , Nanchang, Jiangxi 330045, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | rice hyperspectral canopy leaf nitrogen concentration BP neural network |
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