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田间烟叶化学成分高光谱回归模型构建及光谱特征解析

文献类型： 中文期刊

作者： 曹长代;邓平壤;李军民;林樱楠;樊俊;邓建强;王大彬

作者机构：

关键词： 高光谱成像;田间烟叶;化学成分预测;偏最小二乘回归(PLSR)模型;Lasso回归(LassoR)模型;特征波长

期刊名称：中南农业科技

ISSN： 1007-273X

年卷期： 2025 年 46 卷 05 期

页码：

收录情况： 无来源刊（2025版）

摘要： 为实现田间烟叶化学成分的快速无损检测，基于便携式高光谱成像技术，采集大田生长期烟叶的高光谱数据，构建偏最小二乘回归（PLSR）和Lasso回归（LassoR）模型，对比分析其预测总糖、还原糖、总氮、总植物碱、蛋白质、钾6项化学成分含量的性能，并解析特征波长及其光谱区间分布规律。结果表明，LassoR模型对总糖、还原糖和总氮含量的预测效果优于PLSR模型，而PLSR模型对蛋白质的预测能力更优，R2>0.90,2种模型对总植物碱和钾含量的预测性能相近。特征波长分析表明，紫色光（397～435nm）和近红外（750～1 004 nm）参与全部6项化学成分的模型构建，红边（700～750 nm）参与5项，红色光（622～700 nm）参与4项，绿色光（492～577 nm）参与3项，青色光和橙色光各参与1项，蓝色光与黄色光未参与。研究表明，基于特征波长筛选的高光谱回归模型可有效降低数据冗余，为田间烟叶化学成分的快速预测及多光谱技术应用提供理论支持。

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