[发明专利]橡胶树叶片磷含量高光谱反演方法和系统在审
| 申请号： | 201910766841.6 | 申请日： | 2019-08-20 |
| 公开（公告）号： | CN110455722A | 公开（公告）日： | 2019-11-15 |
| 发明（设计）人： | 郭澎涛;李茂芬;茶正早;杨红竹;贝美容;张培松;罗微;姚伟 | 申请（专利权）人： | 中国热带农业科学院橡胶研究所;中国热带农业科学院科技信息研究所 |
| 主分类号： | G01N21/25 | 分类号： | G01N21/25;G01N21/64;G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 11350 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 赵蕊红<国际申请>=<国际公布>=<进入 |
| 地址： | 571199海*** | 国省代码： | 海南;46 |
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| 摘要： | 本申请涉及一种橡胶树叶片磷含量高光谱反演方法和系统。方法包括：获取待检测橡胶树叶片的高光谱数据；根据高光谱数据和预先建立的波长提取模型提取橡胶树叶片的关键波长；关键波长与橡胶树叶片磷含量相关；预先建立的波长提取模型是采用竞争性自适应重加权抽样算法和连续投影算法对预先建立的样品数据库中的样品高光谱数据和样品磷含量数据对进行学习训练得到的；将关键波长输入至预先建立的磷含量预测模型计算出待检测橡胶树叶片的磷含量。该方法运行过程简单，能快速地测定磷含量；并且综合应用竞争性自适应重加权抽样算法和连续投影算法提取与橡胶树叶片磷含量关系密切的关键波长，大大减少了运算量。 | ||
| 搜索关键词： | 橡胶树叶片 预先建立 波长 高光谱数据 连续投影算法 波长提取 抽样算法 自适应 加权 样品数据库 含量关系 含量数据 含量预测 模型计算 模型提取 学习训练 运行过程 高光谱 运算量 检测 反演 申请 应用 | ||
【主权项】：
1.一种橡胶树叶片磷含量高光谱反演方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取待检测橡胶树叶片的高光谱数据；/n根据所述高光谱数据和预先建立的波长提取模型提取橡胶树叶片的关键波长；所述关键波长与橡胶树叶片磷含量相关；其中，所述预先建立的波长提取模型是采用竞争性自适应重加权抽样算法和连续投影算法对预先建立的样品数据库中的样品高光谱数据和样品磷含量数据对进行学习训练得到的；/n将所述关键波长输入所述预先建立的磷含量预测模型计算出待检测橡胶树叶片的磷含量；其中所述预先建立的磷含量预测模型是采用反向神经网络算法对样品关键波长和样品磷含量数据进行学习训练得到的，所述样品关键波长是将所述样品数据库中的高光谱数据输入所述预先建立的波长提取模型得到的。/n
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