文献类型：期刊文章

作　　者：陈楠[1,2] 冯慧琳[1,2] 杨艳东[1,2,3] 陈萍[1] 任天宝[1,2] 贾方方[4] 刘国顺[1,2]

CHEN Nan;FENG Hui-lin;YANG Yan-dong;CHEN Ping;REN Tian-bao;JIA Fang-fang;LIU Guo-shun(Tobacco College of Henan Agricultural University/Henan Biochar Engineering Research Center,Zhengzhou 450002,China;Henan Biochar Engineering Technology Research Center,Zhengzhou 450002,China;Agricultural College of Nanjing Agricultural University,Nanjing 210095,China;College of Biology and Food,Shangqiu Normal University,Shangqiu 476000,China)

机构地区：[1]河南农业大学烟草学院/河南省生物炭工程技术研究中心,郑州450002 [2]生物炭技术河南省工程实验室,郑州450002 [3]南京农业大学农学院,南京210095 [4]商丘师范学院生物与食品学院,河南商丘476000

出　　处：《农业资源与环境学报》

基　　金：国家重点研发计划课题(2017YFD0200808);河南青年骨干教师资助项目(2020GGJS047);南平烟草公司重点科技攻关项目(南烟司叶[2017]21号);广东中烟科技攻关项目(2020440000340029)。

年　　份：2021

卷　　号：38

期　　号：4

起止页码：570-575

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CAB、CAS、CSCD、CSCD2021_2022、DOAJ、IC、PROQUEST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为快速准确地获取烟草叶片镉含量,本研究模拟了4个镉污染水平,用美国ASD光谱仪获取每个污染水平的烟草叶片光谱反射率,并测定不同时期烟草叶片的镉含量,筛选出与镉含量相关性最好的敏感波段,并建立光谱参数,将光谱参数作为输入因子建立烟草叶片镉含量的BP神经网络模型。结果表明:随着镉含量增加,在可见光和近红外范围(400~910 nm)内反射率先降低后增加,在930~1000 nm波段范围内,叶片反射率与烟叶中镉含量呈正相关,在1000~2500 nm波段范围内反射率先增加后降低。经筛选,比值植被指数(RVI)和归一化植被指数(NDVI)的光谱指数分别为RVI(520,710)和NDVI(530,710);BP神经网络模型的决定系数(R2)为0.681,均方根误差(RMSE)为8.001,并对模型进行检验,R2为0.801,RMSE为4.430。研究表明,BP神经网络模型对烟草叶片镉含量具有良好的预测效果。

关 键 词：烟草 镉 高光谱  模型  BP神经网络

分 类 号：X87] S572]