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基于高光谱成像与机器学习的马铃薯生物量及植株氮含量反演研究

更新时间:2025-07-01      点击次数:22

基于高光谱成像与机器学习的马铃薯生物量及植株氮含量反演研究

摘要

本研究以马铃薯为对象,借助高光谱成像系统与田间试验,探究不同生育期马铃薯生物量和植株氮含量(PNC)的反演方法。通过分析植被指数与二者的相关性,结合多种机器学习模型(DNN、PLSR、ENR、RR、SVR )构建反演模型,为马铃薯精准管理提供技术支撑。

关键词

马铃薯;高光谱成像;生物量;植株氮含量;机器学习

一、引言

马铃薯作为重要粮食与经济作物,其生长状态监测对高产优质栽培意义重大。生物量与植株氮含量是反映生长状况的关键指标 。高光谱遥感技术可捕捉作物光谱特征,结合机器学习模型,有望实现快速、无损监测。本研究利用高光谱成像系统,开展马铃薯田间试验,探究不同生育期生物量和 PNC 的反演模型,为马铃薯数字化管理提供依据。


二、材料与方法

2.1 试验设计

试验于北京市小汤山实验基地开展,设置种植密度、氮素、钾肥等试验小区(图 1 ),种植马铃薯品种为中薯 3 、中薯 5 ,覆盖现蕾期、块茎形成期、块茎增长期、淀粉积累期等生育期 。

2.2 数据采集

采用搭载 UHD185 的高光谱成像系统(图 2 )获取马铃薯冠层光谱数据,同步采集样品,测定生物量与植株氮含量 。

2.3 数据分析

计算多种植被指数(NDVI、PBI 等 ),分析其与生物量(图 3 )、PNC 的相关性(图 4 ),通过 VIP 筛选关键植被指数(图 5 )。利用 DNN、PLSR、ENR、RR、SVR 模型构建反演模型,以 \(R^2\)、RMSE、NRMSE 评估模型性能(图 6 ),并验证.

3.1 植被指数与生物量、PNC 相关性

不同植被指数与生物量、PNC 相关性存在差异(图 4 )。部分植被指数(如 SR、NDVI 等 )在特定生育期与生物量、PNC 显著相关,为模型构建提供基础 。VIP 分析筛选出对生物量和 PNC 反演贡献较大的植被指数(图 5 ),可简化模型输入 。

3.2 模型反演结果

多种模型对不同生育期生物量和 PNC 反演效果各异(图 6 )。PLSR、DNN 等模型在部分生育期表现较好,如块茎增长期模型 \(R^2\) 较高、RMSE 较低 。模型验证表明(图 7 、图 8 ),建模与验证数据拟合度较好,说明模型具备一定泛化能力,可有效反演生物量和 PNC 。

四、结论

本研究利用高光谱成像结合机器学习,实现马铃薯不同生育期生物量和植株氮含量反演。通过植被指数筛选与模型构建,明确不同模型在马铃薯生长监测中的适用性 。研究成果为马铃薯精准栽培中生长状态实时监测、变量施肥调控提供技术手段,助力智慧农业发展 。

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以象科技作为一家由西安光机所光学博士团队、行业资深专家、光谱软件算法团队以及光学应用博士等多元专业力量共同发起创立的科技型企业,在光学技术领域展现出了非凡的潜力与强劲的实力,正逐步成为行业内的一颗璀璨新星。

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以象科技凭借其团队、创新的产品以及完善的运营模式,在光学技术领域正稳步前行,未来有望在国内乃至全球市场上取得更为辉煌的成就,为推动光学科技的进步与应用普及做出更多的贡献。

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以象科技是一家集研发、生产、销售于一体的科技型公司。目前经营产品有激光共聚焦,激光散斑血流成像仪,光谱仪,高光谱相机等光学产品。研发中心设立于西安,销售网络、完善售后服务机构设立覆盖全国。

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