[发明专利]一种荔枝叶片镁含量的预测方法及预测系统

权利要求书

1.一种荔枝叶片镁含量的预测方法，其特征在于，包括：

利用光谱仪对荔枝冠层测量，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，获得叶片样本的叶片镁含量数据；

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正交信号校正处理，获得正交信号较正处理后的光谱数据；

将所获得的正交信号较正处理后的光谱数据和叶片样本的叶片镁含量进行偏最小二乘算法回归建模，获得叶片镁含量预测模型；

将预测集数据输入至叶片镁含量预测模型中，得到预测集叶片镁含量预测结果。

2.如权利要求1所述的荔枝叶片镁含量的预测方法，其特征在于，所述对降维处理后的光谱数据进行正交信号校正处理包括：

降维处理后的光谱数据矩阵为X(I×J)，I为测试集样本数，J为波段数，该矩阵中的某一元素x_ij(i＝1，2，......，I；j＝1，2，.......，J)的含义是第i个样本在第j个波段处的反射率，荔枝叶片中镁含量实测值向量为y(I×1)；

1)计算第一权重向量w：描述为max(w^TX^TXw)，w^TX^Ty＝1式中T表示向量或者矩阵的转置；

2)计算得分向量t：t＝Xw；

3)计算载荷向量p：p＝X^Tt/(t^Tt)；

4)计算从原始光谱矩阵X中滤除第一OSCI因子后的矩阵X_o，1，X_o，1＝X-tp^T；

5)以X_o，1代替X，重复上述步骤1)-4)，计算滤除第二个OSC因子后的矩阵X_o，2；如此循环，可求出X_o，3，X_o，4......；

6)预测集光谱数据矩阵X_un的OSC较正则利用测试集OSC因子的权重与载荷向量进行；

7)t_un＝X_unw_i，w_i为测试集第i个OSC因子的权重向量；

8)X_un，o＝X_un-t_unp_i为测试集第i个OSC因子的载荷向量，X_un，o为正交信号较正处理的光谱数据。

3.如权利要求1或2所述的荔枝叶片镁含量的预测方法，其特征在于，在获得叶片镁含量预测模型还包括：模型精度评价步骤：

模型确定系数R2和均方根误差RMSE来评价建模模型的精度：

y_i，分别是观测值，观测值的预测值，观测值均值，n为样本数量。

4.如权利要求1所述的荔枝叶片镁含量的预测方法，其特征在于，所述去除水分和噪声影响波段范围的反射信息包括：波段1350-1450nm，1800-1960nm，2350-2500nm范围的反射信息。

5.如权利要求1所述的荔枝叶片镁含量的预测方法，其特征在于，所述利用波段平均方法对预处理后的光谱数据进行降维处理包括：

进行10波段平均的光谱数据降维，降维后的光谱数据反射率范围为：354～1344，1453～1793，1962～2342nm。