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基于高光谱影像融合图谱特征的小麦叶层氮含量估测方法
| 专利名称： | 基于高光谱影像融合图谱特征的小麦叶层氮含量估测方法 |
| 摘要： | 本发明提出基于高光谱影像融合图谱特征的小麦叶层氮含量估测方法，步骤包括：采集小麦冠层高光谱影像数据和实测小麦叶层氮含量；首先，进行影像预处理，提取光谱反射率，计算植被指数、位置和形状特征，利用卷积神经网络提取深层特征。其次，通过相关系数分析、随机森林算法进行特征优选，利用并行融合策略构建新的融合图谱特征。最后，利用粒子群优化支持向量回归方法，构建基于融合图谱特征的小麦叶层氮含量估测模型。本发明的方法估测精度高、特征鲁棒性强，适用于小麦全生育期，同时也是目前第一次提出综合高光谱影像的植被指数、位置和形状特征、深层特征构建融合图谱特征估测小麦叶层氮含量的方法。 |
| 专利类型： | 发明专利 |
| 国家地区组织代码： | 江苏;32 |
| 申请人： | 南京农业大学 |
| 发明人： | 朱艳;杨宝华;姚霞;邱小雷;曹卫星;田永超;程涛;郑恒彪;马吉峰 |
| 专利状态： | 在审 |
| 申请日期： | 2020-11-19T00:00:00+0800 |
| 发布日期： | 2021-03-26T00:00:00+0800 |
| 申请号： | CN202011303981.9 |
| 公开号： | CN112557393A |
| 代理机构： | 南京天华专利代理有限责任公司 |
| 代理人： | 莫英妍;徐冬涛 |
| 分类号： | G01N21/84;G;G01;G01N;G01N21;G01N21/84 |
| 申请人地址： | 210095 江苏省南京市玄武区卫岗1号 |
| 所属类别： | 发明专利 |
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