基于机器学习和可见光光谱的冬小麦叶片氮积累量估算_崔日鲜

资 源 简 介

基于机器学习和可见光光谱的冬小麦叶片氮积累量估算_崔日鲜

详 情 说 明

本文探讨了利用机器学习算法结合可见光光谱技术预测冬小麦叶片氮积累量的研究方法。通过分析作物叶片反射光谱特征与氮素含量之间的关联性，建立高精度的估算模型，为精准农业中的氮肥管理提供科学依据。

主要研究思路包括： 光谱数据采集 - 使用光谱仪获取冬小麦叶片在可见光波段的反射率数据 特征提取 - 从原始光谱中筛选对氮含量敏感的特征波段 模型构建 - 采用机器学习算法（如随机森林、支持向量机等）建立光谱特征与叶片氮积累量的映射关系 模型验证 - 通过独立样本集测试模型预测精度

该技术可实现作物氮素状况的快速、无损检测，有助于指导适时适量的氮肥施用，提高肥料利用效率。