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申请/专利权人：中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
摘要：本发明公开了一种基于高光谱数据的水稻叶绿素含量估测方法，包括如下步骤：在水稻的幼苗期、分蘖期、拔节期、抽穗期、灌浆期、乳熟期通过光谱测量仪进行光谱测定；在水稻的幼苗期、分蘖期、拔节期、抽穗期、灌浆期、乳熟期通过叶绿素测量仪进行水稻叶绿素含量测量；对采集的水稻样本叶片高光谱数据进行预处理；特征波段选择；利用PLSR多元统计方法构建不同生育期水稻叶绿素含量的估测模型。本申请利用谐波分解得到的频率域参数代替常规的植被参数作为模型的最后输入因子，从而达到有效减少常规植被参数计算过程中带来的人为误差，而且频率域信号能更加清楚的显示出信号的本质特征和差异信息。
主权项：1.一种基于高光谱数据的水稻叶绿素含量估测方法，其特征在于，包括如下步骤：S100、在水稻的幼苗期、分蘖期、拔节期、抽穗期、灌浆期、乳熟期通过ASDFieldSpec4光谱测量仪进行光谱测定，对水稻样本叶片的高光谱数据进行采集；S200、在水稻的幼苗期、分蘖期、拔节期、抽穗期、灌浆期、乳熟期通过SPAD-502叶绿素测量仪进行水稻叶绿素含量测量，评估水稻叶绿素的含量；S300、对采集的水稻样本叶片高光谱数据进行预处理；S310、对采集的光谱信号进行小波包分解，根据最优小波包基和量化后的最优小波包分解系数进行光谱重构；S320、对经小波包分解处理后的光谱进行一阶微分处理，得到WPT-FD数据；S330、引入谐波分析将WPT-FD数据作为序列信号进行时频空间转换；S340、将通过谐波分析处理后的数据进行主成分分析，最终筛选可用于建模的输入变量；S400、特征波段选择，将原始光谱数据、对原始光谱数据进行处理后得到的WPT-FD数据与全时期水稻叶绿素含量进行相关性分析，计算WPT-FD数据各个波段与叶绿素含量的相关系数，并确定特征波段挑选原则；S500、利用PLSR多元统计方法构建不同生育期水稻叶绿素含量的估测模型。
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权利要求：
百度查询： 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 一种基于高光谱数据的水稻叶绿素含量估测方法
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