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基于Self-Attention-BiLSTM网络的西瓜苗叶片氮磷钾含量高光谱无损检测方法研究

文献类型： 中文期刊

作者： 徐胜勇;刘政义;黄远;曾雨;别之龙;董万静

作者机构：

关键词： （1-0-2）西瓜苗叶片;元素含量;自注意力机制;双向长短时记忆网络;无损检测

期刊名称：农业机械学报

ISSN： 1000-1298

年卷期： 2024 年

页码：

收录情况： EI（2024版） ; ; 北大核心（2023版） ; ; CSCD（2023-2024年度） ; ; 科技核心（2024版） ; ; 农林核心（2020版）

摘要： 元素含量无损检测技术可以为植物生长发育的环境精准调控提供关键实时数据。以西瓜苗为例，提出了一种基于图谱特征融合的氮磷钾含量深度学习检测方法。首先，使用高光谱仪拍摄西瓜苗叶片的高光谱图像，使用连续流动化学分析仪测定叶片的3种元素含量。然后，采用BOC叠加GF的光谱预处理方法和RF算法建立预测模型，基于CARS和SPA 2种算法初步筛选出特征波段，再综合考虑波段数和建模精度设计了一种最优波段评价方法，将波段数进一步减少到3-4个。最后，提取使用U-Net网络分割的彩色图像颜色和纹理特征，和光谱反射率特征一起作为输入，基于Self-Attention-BiLSTM网络构建了3种元素含量的预测模型。实验结果表明，氮磷钾含量预测的R2分别为0.961、0.954、0.958，RMSE分别为0.294%、0.262%、0.196%，实现了很好的建模效果。使用该模型对另2个品种西瓜进行测试，R2超过0.918、RMSE小于0.498%，表明该模型具有很好的泛化性。该高光谱建模方法使用少量波段光谱即实现了高精度的检测，在精度和效率上达成了很好的平衡，为后续的便携式高光谱检测装备开发奠定了充分的理论基础。

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