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多元回归与BP神经网络在烟草叶片SPAD反演时的建模精度比较

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为比较多元线性回归和BP神经网络在烟草叶片SPAD反演建模时的效果,采集烟草冠层的多光谱影像并提取植被指数,分别构建多元线性回归和BP神经网络反演回归模型.结果表明,基于提取出的24种植被指数所构建的反演模型中,以BP神经网络的回归反演效果最好,模型的R2达到0.85,RMSE为2.21;采用多元线性回归方法所构建的模型的R2仅为0.51,RMSE为1.52.该研究的结果说明,在进行烟草叶片SPAD监测时,可以采用BP神经网络构建反演模型.

田宸宇、鲁逸飞、谢恒多、刘永建、简思春、康杭辉、杨兴有、鲁黎明

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四川农业大学 农学院,成都 611130

成都淞幸科技有限责任公司,成都 610225

中国烟草总公司四川省公司,成都 610041

烟草 SPAD 多元线性回归 BP神经网络 建模精度

中国烟草总公司四川省公司科技项目中国烟草总公司四川省公司科技项目

SCYC202107川烟科[2021]2号

2023

10.20028/j.zhnydk.2023.09.003

智慧农业导刊

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ISSN：
年,卷(期)：2023.3(9)
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