天然气微泄漏胁迫下大豆冠层叶绿素含量的高光谱估测

编号 zgly0001683826

文献类型 期刊论文

文献题名 天然气微泄漏胁迫下大豆冠层叶绿素含量的高光谱估测

作者 姚胜男  蒋金豹  史晓霞  王文佳  孟豪 

作者单位 中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院  北京物资学院物流学院 

母体文献 地理与地理信息科学 

年卷期 2019年05期

年份 2019 

分类号 S565.1 

关键词 微泄漏  冠层叶绿素含量  分数阶微分  BP神经网络 

文摘内容 通过野外实验对天然气微泄漏胁迫下大豆冠层叶绿素含量(Canopy Chlorophyll Content,CCC)进行高光谱估测,进而根据CCC的变化信息辅助判断天然气微泄漏信息。对大豆冠层光谱进行分数阶微分处理,根据各微分光谱与CCC的相关性选取敏感波段,构建各微分阶数下的多元线性回归模型和BP(Back-Propagation)神经网络模型,并对模型进行精度评价,筛选出天然气微泄漏胁迫下大豆CCC高光谱估测的最优模型。通过对各模型的精度评价可知:基于0.5阶微分的BP神经网络模型建模集R~2为0.914、RMSE为0.241 g/m~2、RPD为3.351,验证集R~2为0.873、RMSE为0.294 g/m~2、RPD为2.465,在所有模型中,其精度最高、预测效果最好,且稳定性好。因此,该模型可用于天然气微泄漏胁迫下大豆CCC的高光谱估测。