本發明公開了一種喀斯特植物葉片全磷含量無損監測方法。采集植物葉片的光譜反射率數據和測定對應植物葉片的全磷含量,運用分數階微分技術對光譜反射率進行預處理,將預處理的數據與植物葉片的全磷含量數據進行皮爾遜(Pearson’s)相關性檢驗,剔除相關性不顯著的光譜波段,將傳統回歸分析方法與人工神經網絡相結合,建立人工智能模型;模型建好后,將光譜反射率數據輸入到人工智能模型中反推出相應植物葉片的全磷含量。本發明相比于實驗室化學提取植物葉片全磷的方法,本方法不僅速度快而且對葉片本身無傷害,此外,相較于傳統回歸模型(如偏最小二乘回歸模型(PLSR)),預測精度約提高30%。
聲明:
“喀斯特植物葉片全磷含量無損監測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)