- 专利标题: 一种基于连续小波分析建立小麦叶干重定量模型的方法
- 专利标题(英): Method for building triticum aestivum leaf dry weight quantitative model based on continuous wavelet analysis
-
申请号: CN201611116173.5申请日: 2016-12-07
-
公开(公告)号: CN106772427A公开(公告)日: 2017-05-31
- 发明人: 姚霞 , 朱艳 , 程涛 , 司海洋 , 田永超 , 马吉锋 , 张羽 , 邱小雷 , 王雪 , 曹卫星
- 申请人: 南京农业大学
- 申请人地址: 江苏省南京市溧水区白马镇国家农业科技园南京农业大学基地
- 专利权人: 南京农业大学
- 当前专利权人: 南京农业大学
- 当前专利权人地址: 江苏省南京市溧水区白马镇国家农业科技园南京农业大学基地
- 代理机构: 南京天华专利代理有限责任公司
- 代理商 徐冬涛; 邢贤冬
- 主分类号: G01S17/89
- IPC分类号: G01S17/89
摘要:
本发明公开了一种基于连续小波分析的冠层高光谱小麦叶干重监测方法,该方法的步骤如下:选定采样小区,获取小麦冠层高光谱反射率、测定小麦叶干重;采样小区采自不同试验点、不同品种、不同施氮水平、不同种植密度和不同年份;对获得的小麦冠层高光谱反射率数据进行连续小波变换,获得特定波长和特定尺度下的小波系数C;利用获得的小波系数,分析小麦叶干重与小波系数的定量关系,筛选出对小麦叶干重敏感的最佳小波函数及最佳小波函数对应的特征值,并构建基于连续小波分析的小麦叶干重定量模型;使用独立小麦试验数据评估定量模型的可靠性和适用性,采用预测值和观测值之间的决定系数R2和相对均方根差RRMSE对定量模型进行评价。
公开/授权文献
- CN106772427B 一种基于连续小波分析建立小麦叶干重定量模型的方法 公开/授权日:2019-07-16