基于高光谱特征的松材线虫岭回归估测模型研究

论文摘要

以2017年6—8月获取的重庆永胜林场马尾松光谱反射率为数据源,对绿光区(490～560 nm)、黄光区(560～590 nm)、红光区(620～680 nm)、红边(680～780 nm)、近红外区(780～1 100 nm)最大反射率和反射率总和、绿峰(500～670 nm)反射高度、红谷(560～760 nm)吸收深度等14个高光谱特征参数进行岭迹分析,筛选出非共线性特征参数,构建松材线虫岭回归估测模型。结果表明:红边和近红外区反射率最大值、红边和近红外区反射率总和、红谷吸收深度岭迹曲线变化稳定且不趋于零,可用于岭回归建模。当岭迹参数k=0. 2时,上述5个高光谱特征参数岭迹趋于稳定,根据k值计算岭回归系数,构建松材线虫岭回归估测模型。模型决定系数R2为0. 868 6,均方根误差RMSE为0. 273 5,平均估测精度为87. 15%,可为松材线虫病害早期监测和防治研究提供技术支持。

论文目录

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 张素兰,黄金龙,秦林,李宏群

关键词: 松材线虫,马尾松,高光谱特征,岭回归,估测模型

来源: 农业机械学报 2019年04期

年度: 2019

分类: 农业科技,基础科学

专业: 数学,植物保护,林业

单位: 长江师范学院大数据与智能工程学院,昆士兰大学园艺科学中心,长江师范学院电子信息工程学院,长江师范学院三峡库区环境监测与灾害防治工程研究中心

基金: 国家自然科学基金项目(61601060),国家留学基金委项目(201709955001),重庆市科委基础与前沿研究计划项目(cstc2016jcyjA0437),重庆市教委高校优秀成果转化项目(KJZH17132)和重庆市教委科学技术研究项目(KJ1501201)

分类号: S763.7;O212.1

页码: 196-202

总页数: 7

文件大小: 415K

下载量: 304

相关论文文献

• [1].基于核岭回归和粒子滤波的室内移动目标追踪算法研究[J]. 软件 2020(03)
• [2].基于支持向量回归和核岭回归对血糖值预测的对比分析[J]. 数学的实践与认识 2020(06)
• [3].求解岭回归问题的加速增广投影算法[J]. 高等学校计算数学学报 2020(02)
• [4].基于岭回归的空气质量指数预测[J]. 电子世界 2020(15)
• [5].一种基于核岭回归与卡尔曼滤波的定位算法[J]. 软件导刊 2020(09)
• [6].基于改进岭回归的气象雷达风力涡轮机杂波抑制算法[J]. 国外电子测量技术 2020(04)
• [7].莆田市2岁儿童行为偏离危险因素的岭回归分析[J]. 山西医科大学学报 2008(10)
• [8].基于岭回归的河南省住户存款影响因素分析[J]. 金融理论与教学 2019(05)
• [9].岭回归分析[J]. 四川精神卫生 2018(03)
• [10].岭回归法同时测定邻、间、对苯二酚[J]. 山西化工 2008(02)
• [11].基于核岭回归的非线性系统辨识及其应用[J]. 系统仿真学报 2009(08)
• [12].基于岭回归的四带图像偏色校正算法[J]. 计算机系统应用 2019(08)
• [13].基于灰色关联度和岭回归分析的房地产价格影响因素分析[J]. 测绘地理信息 2015(06)
• [14].多重共线性问题的岭回归实例[J]. 数学学习与研究 2019(20)
• [15].椭球约束与μ-类岭回归估计[J]. 商丘师范学院学报 2013(06)
• [16].膳食因素与城市居民血脂水平关系的岭回归分析[J]. 环境与职业医学 2009(01)
• [17].核岭回归的邻域保持最大间隔分析的人脸识别[J]. 模式识别与人工智能 2010(01)
• [18].基于谱分解的广义岭回归方法及其优良性探讨[J]. 统计与信息论坛 2018(10)
• [19].岭回归估计的向量参数方法[J]. 应用概率统计 2018(05)
• [20].基于核岭回归的非线性内模控制[J]. 控制与决策 2009(07)
• [21].主成分回归和岭回归在新疆农业经济的应用[J]. 辽宁农业职业技术学院学报 2017(01)
• [22].常用统计软件关于岭回归计算原理的比较分析[J]. 统计研究 2013(02)
• [23].混响背景下应用岭回归对角加载的空时处理方法[J]. 声学技术 2011(02)
• [24].抗肿瘤药与化疗患者骨髓抑制多元岭回归分析[J]. 药物流行病学杂志 2009(03)
• [25].基于形态特征与因果岭回归的股市态势预测算法[J]. 计算机工程 2016(02)
• [26].滑动窗口核岭回归运动目标轨迹预测算法[J]. 红外与激光工程 2013(03)
• [27].岭回归在我国工程保险需求影响因素分析中的应用[J]. 西安电子科技大学学报(社会科学版) 2013(02)
• [28].基于岭回归的上海市社会消费品零售额影响因素分析[J]. 上海商学院学报 2018(05)
• [29].基于岭回归的江苏省社会消费品零售额影响因素分析[J]. 徐州工程学院学报(社会科学版) 2019(02)
• [30].基于岭回归的合肥市社会消费品零售额影响因素分析[J]. 安徽商贸职业技术学院学报(社会科学版) 2019(01)

标签：松材线虫论文;  马尾松论文;  高光谱特征论文;  岭回归论文;  估测模型论文;