[发明专利]一种苹果树冠层尺度氮含量诊断方法

权利要求书

1.一种苹果树冠层尺度氮含量诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)采用高光谱仪测定苹果树冠层尺度反射率；

(2)选取苹果树冠层叶片样品；

(3)测定苹果树冠层叶片样品全氮含量；

(4)利用蒙特卡洛二次检测法识别反射率数据集和全氮含量数据集中的异常样本，利用光谱-理化值共生距离法对剔除异常样本后的反射率数据集划分校正集和验证集；

(5)保留测定反射率数据集中350-1349nm、1451-1800nm波段的数据，并采用卷积平滑滤波处理后的一阶导数共1326个波段参与建模；

(6)针对所得1326个波段的反射率数据集基于偏最小二乘回归分析过程中潜在变量方法提取变量；

(7)采用极限学习机将所提取的变量建立模型；

(8)利用建立的模型进行苹果树冠层叶片氮含量的预测。

2.根据权利要求1所述一种苹果树冠层尺度氮含量诊断方法，其特征在于，步骤(1)-(2)所述高光谱仪的波段范围为350-1850nm，其350-1000nm光谱分辨率为3nm，采样间隔为1.4nm；其1000-1850nm分辨率为10nm，采样间隔为2nm，仪器将采样数据自动插值为1nm间隔，光纤长度1.5m，视场角为25度。

3.根据权利要求1所述一种苹果树冠层尺度氮含量诊断方法，其特征在于，步骤(3)所述测定苹果树冠层叶片样品全氮含量的方法为开氏法。

4.根据权利要求1所述一种苹果树冠层尺度氮含量诊断方法，其特征在于，步骤(4)所述校正集：验证集的数据对的数量之比为2:1。

5.根据权利要求1所述一种苹果树冠层尺度氮含量诊断方法，其特征在于，步骤(6)所述变量的数量确定方法为：通过内部验证和外部验证来确定变量数量，内部验证用于获得交叉验证均方根误差，外部验证用于获得预测均方根误差。

6.根据权利要求1所述一种苹果树冠层尺度氮含量诊断方法，其特征在于，步骤(7)所述极限学习机建模的方法为：极限学习机输入层与隐含层之间的连接权值和隐含层神经元的阈值随机生成，隐含层神经元的激活函数采用默认的sigmoid函数，隐含层神经元的数量以5为初始值，并以1为步长逐步增加到100，每个模型结构进行10000次运算，以模型训练最优结果确定隐含层神经元个数。