玉米生长铜铅污染信息光谱辨别研究

作者：杨可明; 何家乐; 李艳茹; 吴兵; 张建红

来源：农业机械学报, 2023, 54(09): 254-259.

• 玉米叶片
• 高光谱
• 胁迫辨别
• 分数阶微分
• 特征波段

为辨别农作物所受重金属胁迫种类，以受重金属铜(Cu)、铅(Pb)胁迫的玉米叶片为研究对象，利用ASD地物光谱仪获得叶片高光谱数据，通过分数阶微分(FD)对原始光谱数据进行处理，采用竞争性自适应重加权采样法(CARS)提取特征波段，最后通过多层感知机(MLP)、K-最近邻(KNN)、支持向量机(SVM) 3种模型对受胁迫的叶片光谱进行辨别，选择最优的MLP构建的FD-CARS-MLP模型，进行玉米生长铜铅污染信息光谱辨别。结果表明，FD-CARS-MLP模型对于受胁迫叶片光谱辨别的能力相较于传统方式有所提高，试验集辨别精度均可达到98%以上，0.1、0.2阶分数阶微分辨别精度可达到99%以上。选取苗期与抽穗期的玉米叶片，对其进行FD-CARS-MLP模型的可行性测试，经验证可得，FD-CARS-MLP模型辨别受重金属胁迫玉米叶片光谱数据的精度更高且更稳定，可为监测谷类作物不同重金属胁迫提供技术与方法。

• 单位
  中国矿业大学（北京）