【技术实现步骤摘要】
一种荔枝叶片钙含量预测方法及预测装置
本专利技术测量技术，具体涉及一种荔枝叶片钙含量预测方法及预测装置。
技术介绍
钙是对果实发育有重要影响的元素之一，许多生理病害和生理失调症于组织中钙水平密切相关。裂果是一种生理失调症，研究表明荔枝裂果的多少于果实中钙含量有有关。果实快速生长期，增加叶片和果皮中钙含量有利于减少荔枝裂果。快速、有效的获取荔枝关键生长期叶片钙含量信息，对指导荔枝施肥具有重要意义。传统的化学分析方法，往往具有时滞性，难以满足快速、高效的养分监测需求。遥感技术具有实时、高效等优点，成为当前研究的热点。但有关植物叶片钙含量与光谱关系的研究很少。
技术实现思路
为了解决现有技术无法快速、有效地获取荔枝关键生长期叶片钙含量信息，本专利技术提供了一种荔枝叶片钙含量预测方法及预测装置。为实现上述目的，本专利技术的技术方案是：第一方面，本专利技术实施例提供了一种荔枝叶片钙含量预测方法，包括：利用光谱仪对荔枝冠层预测，获得荔枝冠层反射光谱数据；并同步采集荔枝冠层叶片样本，并对...
【技术保护点】
1.一种荔枝叶片钙含量预测方法，其特征在于，包括：/n利用光谱仪对荔枝冠层预测，获得荔枝冠层反射光谱数据；并同步采集荔枝冠层叶片样本，并对叶片样本进行化学分析，获得叶片样本的实测钙含量数据；/n对所获取到的光谱数据进行预处理，去除水分和噪声影响波段范围的反射信息，获得预处理后的光谱数据；/n利用波段平均方法对预处理后的光谱数据进行降维处理，获得降维处理后的光谱数据；/n对降维处理后的光谱数据进行一阶微分处理，得到一阶导数光谱数据DR；/n对所得到的一阶导数光谱数据DR进行光谱植被指数迭代计算，获得光谱植被指数集；/n根据实测钙含量数据和光谱植被指数集来分别计算各光谱指数与钙...
【技术特征摘要】
20200305 CN 20201014572931.一种荔枝叶片钙含量预测方法，其特征在于，包括：
利用光谱仪对荔枝冠层预测，获得荔枝冠层反射光谱数据；并同步采集荔枝冠层叶片样本，并对叶片样本进行化学分析，获得叶片样本的实测钙含量数据；
对所获取到的光谱数据进行预处理，去除水分和噪声影响波段范围的反射信息，获得预处理后的光谱数据；
利用波段平均方法对预处理后的光谱数据进行降维处理，获得降维处理后的光谱数据；
对降维处理后的光谱数据进行一阶微分处理，得到一阶导数光谱数据DR；
对所得到的一阶导数光谱数据DR进行光谱植被指数迭代计算，获得光谱植被指数集；
根据实测钙含量数据和光谱植被指数集来分别计算各光谱指数与钙含量的皮尔逊相关系数，并根据皮尔逊相关系数绝对值的大小，选择出相关系数最大的那个植被指数和相关系数最小的那个植被指数；将选择出的那两个植被指数共同作为自变量，叶片钙含量作为因变量，进行多元回归，得到叶片钙含量的预测模型；
对预测数据集分别求出其相关系数最大的那个植被指数和相关系数最小的那个植被指数，并将对应的指数代入叶片钙含量的预测模型，得到预测数据集的钙含量。
2.如权利要求1所述的荔枝叶片钙含量预测方法，其特征在于，所述对降维处理后的光谱数据进行一阶微分处理的方式为：
DRj＝(Rj-Rj-1)/Δλ
DRj是jnm处反射率一阶导数的值，Rj是jnm处反射率值；Rj-1是j-1nm处反射率值；Δλ＝(j-(j-1))。
3.如权利要求2所述的荔枝叶片钙含量预测方法，其特征在于，所述对所得到的一阶导数光谱数据DR进行光谱植被指数迭代计算包括：
SVI(i，j，h，k)是inm，jnm，hnm，knm处的光谱植被指数；DRi、DRj、DRh、DRk分别是inm，jnm，hnm，knm处的一阶导数值。
4.如权利要求1或3所述的荔枝叶片钙含量预测方法，其特征在于，所述皮尔逊相关系数为：
xi，分别是某一光谱指数的第i个观测值和该光谱指数n个重复的均值；yi和分别是钙第i个观测值和n个样本钙观测值的均值。
5.如权利要求1所述的荔枝叶片钙含量预测方法，其特征在于，还包括对叶片钙含量的预测模型进行精度评价：
通过确定系数R2和均方根误差RMSE来评价预测模型的精度：
yi，分别是观测值，观测值的预测...
【专利技术属性】
技术研发人员：李丹，王重洋，姜浩，周慧，陈水森，吾木提·艾山江，王力，赵晶，
申请(专利权)人：广州地理研究所，
类型：发明
国别省市：广东;44
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