基于高光谱技术的设施黄瓜叶片氮含量快速检测研究.pdf

2026 48 1 Acta Agriculturae Universitatis Jiangxiensis http 江 西 农 业 大 学 学 报 https doi org 10 3724 aauj 2026007 基 于 高 光 谱 技 术 的 设 施 黄 瓜 叶 片 氮 含 量 快 速 检 测 研 究 杨 佳 浩 1 杨 海 洋 1 王 帅 1 马 骅 1 吴 龙 国 1 吕 鹏 远 2 格 桑 曲 珍 3 曹 云 娥 1 1 宁 夏 大 学 葡 萄 酒 与 园 艺 学 院 宁 夏 银 川 750021 2 宁 夏 大 学 信 息 工 程 学 院 宁 夏 银 川 750021 3 西 藏 自 治 区 农 牧 科 学 院 蔬 菜 研 究 所 西 藏 拉 萨 850030 摘 要 目 的 氮 素 是 驱 动 设 施 黄 瓜 生 长 发 育 产 量 形 成 与 品 质 建 成 的 核 心 大 量 元 素 实 时 掌 握 叶 片 氮 含 量 对 精 准 施 肥 与 绿 色 生 产 至 关 重 要 旨 在 通 过 高 光 谱 成 像 系 统 对 设 施 黄 瓜 叶 片 氮 含 量 进 行 快 速 无 损 监 测 以 期 提 高 农 业 生 产 效 率 与 精 准 性 实 现 智 能 化 管 理 与 精 准 施 肥 方 法 试 验 于 宁 夏 贺 兰 县 二 代 日 光 温 室 内 进 行 设 6 个 氮 梯 度 N0 N5 采 用 德 尔 15 黄 瓜 品 种 首 先 采 集 开 花 期 和 结 果 期 黄 瓜 叶 片 的 高 光 谱 图 像 通 过 实 验 室 化 学 分 析 精 准 测 定 叶 片 氮 含 量 获 取 基 础 建 模 数 据 其 次 通 过 SPXY 算 法 将 样 本 按 4 1 划 分 为 训 练 集 与 预 测 集 采 用 平 均 平 滑 法 MA 和 Savitzky Golay SG 方 法 对 原 始 光 谱 数 据 进 行 预 处 理 随 后 应 用 竞 争 自 适 应 重 权 加 权 法 CARS 无 信 息 变 量 消 除 变 换 法 UVE 和 UVE CARS 组 合 法 提 取 特 征 波 长 最 后 使 用 随 机 森 林 RF 极 限 学 习 机 ELM 和 卷 积 神 经 网 络 CNN 3 种 机 器 学 习 方 法 建 立 黄 瓜 开 花 期 和 结 果 期 的 叶 片 氮 含 量 预 测 模 型 结 果 原 始 光 谱 数 据 经 过 预 处 理 后 均 有 效 提 高 了 预 测 模 型 精 度 SG 方 法 较 MA 方 法 对 原 始 光 谱 的 处 理 效 果 更 好 开 花 期 与 结 果 期 预 测 集 R2 分 别 比 原 始 光 谱 提 升 0 052 和 0 037 RMSE 降 低 11 6 与 8 4 在 开 花 期 模 型 中 CARS 提 取 特 征 波 长 所 建 立 的 CNN 模 型 较 其 他 模 型 具 有 更 优 异 的 预 测 性 能 预 测 集 R 2 为 0 815 RMSE 为 4 940 在 结 果 期 的 模 型 中 由 UVE CARS 组 合 提 取 特 征 波 长 所 建 立 的 RF 模 型 在 预 测 集 的 R 2 为 0 875 RMSE 为 2 991 具 有 较 高 的 预 测 能 力 结 论 本 试 验 利 用 不 同 预 处 理 及 不 同 特 征 波 长 提 取 方 法 对 高 光 谱 数 据 进 行 处 理 探 究 不 同 机 器 学 习 方 法 所 建 立 的 黄 瓜 叶 片 氮 含 量 预 测 模 型 实 现 了 设 施 黄 瓜 不 同 生 育 时 期 叶 片 氮 含 量 的 快 速 检 测 为 氮 肥 精 准 管 理 提 供 理 论 依 据 关 键 词 高 光 谱 黄 瓜 氮 含 量 机 器 学 习 预 测 模 型 中 图 分 类 号 S642 2 TP75 文 献 标 志 码 A 开 放 科 学 资 源 服 务 标 识 码 OSID 文 章 编 号 1000 2286 2026 01 0068 15 CSTR 32399 14 aauj 2026007 Research on rapid detection of nitrogen concentration in facility cucumber leaves based on hyperspectral technology YANG Jiahao 1 YANG Haiyang 1 WANG Shuai 1 MA Hua 1 WU Longguo 1 LYU Pengyuan 2 Quzhen Gesang 3 CAO Yun e 1 收 稿 日 期 2025 08 22 修 回 日 期 2025 09 27 接 受 日 期 2025 10 04 基 金 项 目 宁 夏 重 点 研 发 计 划 项 目 2023 BCF01046 Project supported by the Key Research and Development Program of Ningxia 2023 BCF01046 作 者 简 介 杨 佳 浩 硕 士 生 orcid org 0009 0009 8513 3032 xiaoyang 1011 126 com 通 信 作 者 曹 云 娥 教 授 博 士 生 导 师 主 要 从 事 蔬 菜 抗 逆 生 理 及 智 慧 园 艺 研 究 orcid org 0000 0003 2513 9490 caohua3221 杨 佳 浩 杨 海 洋 王 帅 等 基 于 高 光 谱 技 术 的 设 施 黄 瓜 叶 片 氮 含 量 快 速 检 测 研 究 J 江 西 农 业 大 学 学 报 2026 48 1 68 82 YANG J H YANG H Y WANG S et al Research on rapid detection of nitrogen concentration in facility cucumber leaves based on hyperspectral technology J Acta agriculturae universitatis Jiangxiensis 2026 48 1 68 82 江 西 农 业 大 学 学 报 编 辑 部 开 放 获 取 CC BY NC ND 协 议第 1 期 杨 佳 浩 等 基 于 高 光 谱 技 术 的 设 施 黄 瓜 叶 片 氮 浓 度 快 速 检 测 研 究 1 College of Enology and Horticulture Ningxia University Yinchuan 750021 China 2 College of Information Engineering Ningxia University Yinchuan 750021 China 3 Vegetable Research Institute Xizang Autonomous Region Academy of Agriculture and Animal Husbandry Sciences Lhasa 850030 China Abstract Objective Nitrogen is a core macronutrient that drives the growth development yield formation and quality establishment of greenhouse cucumbers Real time monitoring of leaf nitrogen concentration is crucial for precise fertilization and green production This study aims to rapidly and non destructively monitor leaf nitrogen concentration in greenhouse cucumbers using hyperspectral imaging systems with the goal of improving agricultural production efficiency and accuracy and achieving intelligent management and precise fertilization Method The experiment was conducted in a second generation solar greenhouse in Helan County Ningxia Six nitrogen application levels N0 N5 were set and the cucumber cultivar De er 15 was used First hyperspectral images of cucumber leaves during the flowering and fruiting periods were collected and leaf nitrogen concentration was precisely determined through laboratory chemical analysis to obtain baseline modeling data Next samples were divided into training and prediction sets in a 4 1 ratio using the SPXY algorithm The raw spectral data were preprocessed using the moving average MA and Savitzky Golay SG methods Feature wavelengths were then extracted using competitive adaptive reweighted sampling CARS uninformative variable elimination UVE and a combination of UVE and CARS UVE CARS Finally three machine learning methods random forest RF extreme learning machine ELM and convolutional neural network CNN were used to establish prediction models for leaf nitrogen concentration during the flowering and fruiting stages of cucumbers Result Preprocessing of the raw spectral data effectively improved the accuracy of the prediction models with the SG method performing better than MA for raw spectral data Compared to raw spectra the R2 values of the prediction sets for flowering and fruiting stages increased by 0 052 and 0 037 respectively while RMSE decreased by 11 6 and 8 4 In the flowering period model the CNN model built using CARS extracted feature wavelengths achieved superior prediction performance with an R2 of 0 815 and RMSE of 4 940 for the prediction set In the fruiting period model the RF model using UVE CARS feature wavelengths achieved a prediction set R2 of 0 875 and RMSE of 2 991 indicating high predictive ability Conclusion By applying different preprocessing and wavelength extraction methods to hyperspectral data and exploring machine learning based models we achieved rapid detection of leaf nitrogen concentration in greenhouse cucumbers at different growth periods providing a theoretical basis for precise nitrogen fertilizer management Keywords hyperspectral cucumber nitrogen concentration machine learning prediction model 研 究 意 义 氮 肥 在 黄 瓜 的 生 长 过 程 中 扮 演 着 至 关 重 要 的 角 色 对 其 正 常 生 长 和 发 育 具 有 重 要 影 响 作 为 构 成 植 物 细 胞 核 酸 蛋 白 质 和 叶 绿 素 等 关 键 成 分 的 氮 素 直 接 影 响 着 植 物 的 光 合 作 用 能 量 代 谢 和 根 系 发 育 等 关 键 生 理 过 程 1 2 然 而 如 果 氮 肥 使 用 不 当 也 会 引 发 一 系 列 问 题 例 如 过 度 施 用 氮 肥 不 仅 会 导 致 氮 素 利 用 率 降 低 还 会 引 发 环 境 问 题 3 4 作 物 叶 片 是 对 作 物 进 行 健 康 监 测 的 重 要 信 息 来 源 植 被 参 数 可 以 准 确 地 反 映 作 物 的 生 长 状 况 包 括 氮 浓 度 等 信 息 随 着 遥 感 领 域 的 不 断 发 展 高 光 谱 成 像 技 术 hyperspectral imaging HSI 在 作 物 叶 片 无 损 监 测 中 展 现 出 较 大 的 发 展 潜 力 5 高 光 谱 数 据 具 有 更 高 的 波 段 分 辨 率 和 更 丰 富 的 光 谱 信 息 通 常 包 含 数 十 个 或 数 百 个 连 续 波 段 能 够 提 供 更 加 细 致 的 光 谱 特 征 信 息 从 而 使 得 对 作 物 的 不 同 生 理 和 生 化 参 数 的 预 测 更 加 精 确 6 根 据 光 谱 的 反 射 特 征 可 以 评 估 作 物 的 生 长 状 况 水 分 氮 素 及 各 种 植 物 物 理 生 化 参 数 叶 绿 素 生 物 量 实 现 作 物 的 健 康 评 估 病 虫 害 检 测 土 壤 分 析 等 任 务 从 而 实 现 精 准 农 业 7 8 前 人 研 究 进 展 在 作 物 参 数 反 演 研 究 中 已 有 许 多 研 究 利 用 高 光 谱 技 术 对 作 物 氮 含 量 进 行 预 测 Ye 等 9 利 用 偏 最 小 二 乘 法 回 归 partial least squares regression PLSR 和 多 元 线 性 回 归 multiple linear regression MLR 分 析 利 用 反 射 率 估 计 苹 果 叶 片 氮 含 量 Ball 等 10 利 用 高 光 谱 成 像 建 立 PLSR 模 型 成 功 预 测 了 草 豆 科 植 物 多 培 养 物 的 产 量 69江 西 农 业 大 学 学 报 第 48 卷 和 氮 含 量 Guo 等 11 利 用 偏 最 小 二 乘 回 归 支 持 向 量 机 回 归 support vector machine regression SVM 和 随 机 森 林 回 归 random forest RF 对 冬 小 麦 氮 积 累 建 立 预 测 模 型 Chen 等 12 使 用 了 逐 步 多 元 线 性 回 归 stepwise multiple linear regression SMLR 偏 最 小 二 乘 回 归 PLSR 模 型 随 机 森 林 回 归 RF 支 持 向 量 机 回 归 SVM 和 极 限 学 习 机 回 归 extreme learning machine regression ELMR 模 型 等 5 种 预 测 方 法 来 评 估 冬 小 麦 在 不 同 生 长 阶 段 的 氮 含 量 本 研 究 切 入 点 尽 管 针 对 作 物 氮 含 量 的 高 光 谱 预 测 研 究 较 为 广 泛 但 不 同 作 物 氮 含 量 必 然 有 显 著 差 异 黄 瓜 叶 片 氮 含 量 预 测 模 型 研 究 很 少 Sabzi 等 13 采 用 3 种 方 法 混 合 人 工 神 经 网 络 和 粒 子 群 优 化 算 法 ANN PSO 偏 最 小 二 乘 回 归 PLSR 和 卷 积 神 经 网 络 CNN 对 黄 瓜 氮 含 量 建 立 预 测 回 归 模 型 都 具 有 不 错 的 预 测 精 度 但 其 重 点 是 对 黄 瓜 施 过 量 氮 进 行 监 测 且 并 无 不 同 时 期 的 黄 瓜 叶 片 氮 含 量 检 测 拟 解 决 的 关 键 问 题 本 研 究 拟 利 用 高 光 谱 成 像 技 术 对 不 同 生 育 时 期 内 黄 瓜 叶 片 氮 含 量 的 预 测 首 先 使 用 常 规 的 预 处 理 方 法 对 高 光 谱 图 像 进 行 预 处 理 削 弱 噪 声 畸 变 和 辐 射 失 真 等 对 图 像 的 影 响 提 高 图 像 的 精 度 和 可 靠 性 然 后 通 过 不 同 的 特 征 波 长 提 取 方 法 对 高 光 谱 图 像 中 有 显 著 差 异 的 波 段 进 行 提 取 最 后 在 每 个 时 期 分 别 利 用 随 机 森 林 极 限 学 习 机 和 卷 积 神 经 网 络 3 种 算 法 对 黄 瓜 叶 片 氮 含 量 进 行 预 测 为 实 现 黄 瓜 不 同 生 育 时 期 叶 片 氮 含 量 的 快 速 监 测 和 氮 肥 精 准 管 理 提 供 理 论 依 据 1 材 料 与 方 法 1 1 试 验 区 概 括 试 验 地 位 于 中 国 宁 夏 贺 兰 县 农 旅 产 业 园 106 3 E 38 6 N 该 园 区 属 于 国 家 级 农 业 示 范 园 区 年 平 均 气 温 9 7 无 霜 期 160 170 d 属 中 温 带 干 旱 区 是 一 个 典 型 的 大 陆 性 气 候 特 征 区 域 温 室 大 棚 为 二 代 日 光 温 室 大 棚 长 80 m 跨 度 8 m 后 墙 厚 度 1 m 高 度 4 7 m 室 内 安 装 了 自 动 化 灌 溉 装 置 能 满 足 水 肥 一 体 化 的 灌 溉 要 求 1 2 试 验 方 法 与 设 计 试 验 共 设 6 个 处 理 N0 不 施 氮 肥 N1 氮 肥 低 于 目 标 产 量 推 荐 施 肥 量 40 N2 氮 肥 低 于 目 标 产 量 推 荐 施 肥 量 30 N3 氮 肥 低 于 目 标 产 量 推 荐 施 肥 量 20 N4 氮 肥 低 于 目 标 产 量 推 荐 施 肥 量 10 N5 目 标 产 量 推 荐 施 肥 量 目 标 产 量 为 8 000 kg 不 同 施 氮 量 光 谱 响 应 试 验 所 需 肥 量 如 表 1 所 示 黄 瓜 品 种 为 德 尔 15 试 验 采 用 单 因 素 设 计 用 直 径 为 25 cm 高 20 5 cm 的 花 盆 进 行 盆 栽 试 验 以 河 沙 和 蚯 蚓 粪 8 2 作 为 栽 培 基 质 每 个 处 理 做 3 个 重 复 每 个 重 复 种 植 30 盆 黄 瓜 株 距 为 45 cm 黄 瓜 生 育 时 期 分 为 苗 期 开 花 期 和 结 果 期 定 植 移 栽 水 分 管 理 打 药 等 统 一 管 理 田 间 管 理 措 施 与 当 地 农 作 习 俗 保 持 一 致 1 3 光 谱 信 息 采 集 及 化 学 值 测 定 1 3 1 光 谱 信 息 采 集 本 研 究 于 宁 夏 大 学 食 品 科 学 与 工 程 学 院 光 谱 实 验 室 采 集 光 谱 图 像 数 据 采 用 便 携 式 光 谱 仪 可 见 近 红 外 波 段 高 光 谱 成 像 系 统 波 段 范 围 400 1 000 nm 图 1 设 备 型 号 为 GaiaField F V10 四 川 双 利 合 谱 公 司 生 产 共 有 176 个 波 段 光 谱 分 辨 率 为 3 8 nm 在 拍 摄 光 谱 数 据 之 前 将 HSI 系 统 预 热 30 min 对 光 表 1 不 同 施 氮 量 光 谱 响 应 试 验 Table 1 Spectral response test of different nitrogen application rates 处 理 Processing N0 N1 N2 N3 N4 N5 N kg hm 2 0 244 8 285 6 326 4 367 2 408 0 P 2 O 5 kg hm 2 216 216 216 216 216 216 K 2 O kg hm 2 840 840 840 840 840 840 灌 水 量 90 田 间 持 水 量 Irrigation volume 90 field capacity 90 90 90 90 90 90 70第 1 期 杨 佳 浩 等 基 于 高 光 谱 技 术 的 设 施 黄 瓜 叶 片 氮 浓 度 快 速 检 测 研 究 源 进 行 了 稳 定 以 确 保 高 光 谱 图 像 的 质 量 随 后 完 成 了 一 系 列 系 统 和 图 像 的 标 定 步 骤 这 些 校 准 步 骤 包 括 图 像 对 准 和 灰 度 校 正 以 校 正 由 暗 电 流 引 起 的 不 均 匀 光 强 度 和 图 像 噪 声 为 了 保 证 图 像 的 清 晰 度 对 黄 瓜 叶 片 进 行 多 次 重 复 试 验 以 确 定 最 佳 的 采 集 参 数 工 作 距 离 设 定 为 36 cm 扫 描 速 度 设 定 为 0 147 cm s 成 像 光 谱 仪 曝 光 时 间 设 定 为 10 ms 为 了 消 除 试 验 过 程 中 的 杂 散 光 干 扰 电 控 位 移 平 台 的 背 景 设 定 为 黑 色 高 光 谱 数 据 在 整 个 生 长 周 期 采 集 2 次 开 花 期 结 果 期 各 采 集 1 次 每 个 处 理 随 机 采 集 25 株 植 株 每 株 植 株 统 一 选 取 从 顶 部 向 下 计 数 第 3 片 完 全 展 开 叶 叶 长 5 cm 到 底 部 所 有 健 康 叶 作 为 采 样 目 标 每 株 7 9 片 2 次 采 样 均 固 定 在 09 00 11 00 进 行 开 花 期 总 共 采 集 叶 片 样 本 198 份 结 果 期 200 份 进 行 光 谱 拍 摄 1 3 2 实 验 室 测 定 氮 素 N 含 量 除 了 高 光 谱 数 据 外 还 要 使 用 标 准 化 学 程 序 测 定 每 片 黄 瓜 叶 片 的 实 际 氮 浓 度 测 氮 含 量 之 前 先 将 样 品 进 行 预 处 理 光 谱 拍 摄 完 成 后 将 叶 片 样 品 装 入 牛 皮 纸 袋 中 在 烘 箱 中 105 杀 青 1 h 再 经 75 烘 至 恒 重 后 称 取 干 物 质 重 研 磨 过 0 5 mm 筛 用 凯 氏 定 氮 法 Kjeldahl nitrogen meter 测 定 其 氮 含 量 并 将 其 作 为 试 验 数 据 14 公 式 如 下 氮 含 量 V 1 V 2 C 0 014 m 1 000 1 式 1 中 V 1 为 样 品 消 耗 硫 酸 或 盐 酸 标 准 液 的 体 积 mL V 2 为 试 剂 空 白 消 耗 硫 酸 或 盐 酸 标 准 液 的 体 积 mL C 为 硫 酸 或 盐 酸 标 准 溶 液 的 含 量 mol L m 为 样 品 干 质 量 g 1 4 光 谱 数 据 处 理 1 4 1 光 谱 预 处 理 本 研 究 为 了 提 高 光 谱 数 据 的 质 量 增 强 信 号 的 可 读 性 减 少 噪 声 和 干 扰 利 用 常 见 的 平 均 平 滑 法 moving average smoothing MA 和 平 滑 滤 波 法 15 savitzky golay SG 2 种 光 谱 预 处 理 方 法 对 图 像 进 行 预 处 理 用 Unccrambler X10 4 进 行 数 据 预 处 理 并 基 于 每 个 预 处 理 建 立 偏 最 小 二 乘 模 型 对 比 选 择 最 优 预 处 理 方 法 从 而 为 后 续 的 分 析 提 供 更 可 靠 的 数 据 基 础 提 高 模 型 精 度 MA 算 法 通 过 计 算 局 部 窗 口 内 的 平 均 值 来 平 滑 数 据 平 滑 光 谱 曲 线 减 少 短 期 波 动 和 噪 声 简 单 易 实 现 计 算 效 率 高 适 用 于 对 实 时 性 要 求 较 高 的 光 谱 数 据 平 滑 处 理 其 公 式 为 y MA i 1 2 k 1 j k k y i j 2 式 2 中 y MA i 为 平 滑 后 的 数 据 点 y i j 为 原 始 数 据 点 k 为 窗 口 大 小 的 一 半 图 1 高 光 谱 成 像 系 统 Fig 1 Hyperspectral imaging system 71江 西 农 业 大 学 学 报 第 48 卷 SG 算 法 利 用 局 部 多 项 式 对 数 据 进 行 平 滑 处 理 同 时 保 留 数 据 的 特 征 消 除 光 谱 数 据 中 的 随 机 噪 声 使 光 谱 曲 线 更 加 平 滑 其 公 式 为 y smooth i j k k c j y i j 3 式 3 中 y smooth i 为 平 滑 后 的 数 据 点 y i j 为 原 始 数 据 点 c j 为 通 过 多 项 式 拟 合 得 到 的 系 数 k 为 窗 口 大 小 的 一 半 1 4 2 特 征 波 长 提 取 本 研 究 采 用 了 竞 争 性 自 适 应 重 加 权 采 样 16 competitive adaptive reweighted sampling CARS 和 无 信 息 变 量 消 除 变 换 法 uninformation variable elimination UVE 2 种 方 法 进 行 特 征 波 长 提 取 旨 在 减 少 建 模 时 间 提 升 模 型 精 度 消 除 噪 声 及 冗 余 信 息 1 5 数 据 建 模 为 寻 找 适 于 预 测 黄 瓜 叶 片 氮 含 量 的 模 型 本 研 究 分 别 使 用 随 机 森 林 RF 极 限 学 习 机 ELM 和 卷 积 神 经 网 络 CNN 分 别 对 黄 瓜 2 个 生 育 时 期 开 花 期 和 结 果 期 的 叶 片 氮 含 量 进 行 预 测 并 比 较 它 们 的 性 能 RF 是 一 种 基 于 决 策 树 的 集 成 学 习 算 法 通 过 构 建 多 个 决 策 树 并 对 它 们 的 预 测 结 果 进 行 综 合 从 而 提 高 预 测 的 准 确 性 和 稳 定 性 17 19 对 于 回 归 问 题 随 机 森 林 通 过 计 算 所 有 决 策 树 预 测 值 的 平 均 值 作 为 最 终 预 测 结 果 本 研 究 将 决 策 树 数 量 设 置 为 100 最 小 子 叶 大 小 为 5 ELM 是 一 种 单 隐 层 前 馈 神 经 网 络 的 快 速 学 习 算 法 其 核 心 思 想 是 随 机 初 始 化 输 入 的 权 值 和 偏 移 量 通 过 计 算 隐 层 神 经 元 的 输 出 权 值 加 快 了 极 限 学 习 机 的 学 习 速 度 20 ELM 在 许 多 实 际 应 用 中 表 现 出 良 好 的 泛 化 能 力 适 用 于 各 种 类 型 的 回 归 和 分 类 问 题 CNN 是 一 种 深 度 学 习 模 型 其 核 心 结 构 包 括 卷 积 层 池 化 层 和 全 连 接 层 21 CNN 能 够 自 动 提 取 高 光 谱 数 据 中 的 复 杂 特 征 其 深 度 结 构 使 其 能 够 捕 捉 数 据 中 的 深 层 次 特 征 从 而 提 高 预 测 精 度 1 6 精 度 验 证 方 法 为 验 证 所 建 立 的 黄 瓜 叶 片 氮 含 量 预 测 模 型 的 可 靠 性 本 研 究 通 过 对 比 决 定 系 数 coefficient of deter mination R 2 和 均 方 根 误 差 root mean square error RMSE 来 评 估 不 同 模 型 在 黄 瓜 叶 片 氮 素 预 测 中 的 适 用 性 和 准 确 性 22 通 常 决 定 系 数 R 2 越 接 近 1 则 表 示 较 好 的 模 型 拟 合 和 较 高 的 预 测 精 度 而 较 小 的 RMSE 值 表 示 较 好 的 预 测 性 能 和 较 高 的 模 型 精 度 其 公 式 如 下 R 2 1 i 1 n y i y i 2 i 1 n y i y 2 4 式 4 中 y i 为 实 际 观 测 值 y i 为 模 型 预 测 值 y 为 实 际 观 测 值 的 平 均 值 n 为 样 本 数 量 RMSE i 1 n y i y i 2 n 5 式 5 中 y i 为 实 际 观 测 值 y i 为 模 型 预 测 值 n 为 样 本 数 量 2 结 果 与 分 析 2 1 叶 片 样 本 氮 含 量 统 计 为 了 保 证 预 测 算 法 的 可 靠 性 本 研 究 采 用 SPXY 算 法 对 数 据 集 进 行 划 分 避 免 数 据 分 布 不 均 提 升 预 测 准 确 性 23 将 黄 瓜 2 个 不 同 生 育 时 期 的 样 本 按 照 4 1 的 比 例 划 分 统 计 结 果 如 表 2 所 示 开 花 期 叶 片 训 练 集 和 预 测 集 平 均 氮 含 量 分 别 为 29 141 g kg 和 34 275 g kg 结 果 期 训 练 集 平 均 氮 含 量 为 39 724 g kg 预 测 集 为 37 264 g kg 整 体 平 均 氮 含 量 降 幅 约 20 开 花 期 两 集 标 准 差 分 别 为 9 863 g kg 和 11 552 g kg 结 果 期 为 12 388 g kg 和 9 776 g kg 两 时 期 变 异 幅 度 相 近 说 明 样 本 覆 盖 全 面 有 利 于 建 立 稳 健 的 光 谱 模 型 各 时 期 校 正 集 和 预 测 集 平 均 值 极 值 接 近 无 明 显 抽 样 偏 差 可 保 证 后 续 模 型 验 证 的 客 观 性 72第 1 期 杨 佳 浩 等 基 于 高 光 谱 技 术 的 设 施 黄 瓜 叶 片 氮 浓 度 快 速 检 测 研 究 2 2 不 同 处 理 的 不 同 时 期 氮 含 量 分 析 图 2 为 不 同 生 育 时 期 和 不 同 氮 肥 处 理 下 黄 瓜 叶 片 氮 含 量 的 变 化 情 况 在 开 花 期 N0 处 理 的 叶 片 氮 含 量 分 布 范 围 明 显 低 于 其 他 处 理 而 其 中 N4 处 理 又 高 于 N5 处 理 结 果 期 N0 处 理 的 叶 片 氮 含 量 分 布 范 围 低 于 其 他 处 理 N4 处 理 的 叶 片 氮 含 量 分 布 范 围 达 到 最 高 而 N5 处 理 尽 管 施 氮 量 最 高 其 叶 片 氮 含 量 分 布 范 围 却 低 于 除 N0 外 的 其 他 处 理 这 表 明 在 不 同 生 育 时 期 不 同 氮 肥 处 理 对 黄 瓜 叶 片 氮 含 量 的 影 响 存 在 显 著 差 异 2 3 数 据 预 处 理 分 析 结 果 使 用 MA 和 SG 方 法 对 光 谱 反 射 率 进 行 预 处 理 并 基 于 每 种 预 处 理 后 的 光 谱 反 射 率 与 叶 片 氮 含 量 建 立 偏 最 小 二 乘 模 型 进 行 预 处 理 效 果 对 比 由 表 3 可 知 在 黄 瓜 开 花 期 SG 和 MA 方 法 处 理 后 叶 片 氮 含 量 预 测 模 型 预 测 集 的 R 2 均 高 于 原 始 数 据 且 SG 方 法 的 R 2 高 于 MA 方 法 RAW R 2 0 717 MA R 2 0 739 SG R 2 0 769 在 黄 瓜 结 果 期 SG 方 法 的 预 测 集 R 2 高 于 原 始 数 据 和 MA 方 法 RAW R 2 0 799 MA R 2 0 811 SG R 2 0 836 RMSE 均 低 于 原 始 数 据 和 MA 方 法 所 以 在 2 个 生 育 时 期 中 MA 算 法 和 SG 算 法 均 有 效 提 高 原 始数据的预测精度 综上所述 在黄瓜 2 个时期优选 SG 方法对叶片样本光谱反射率进行预处理 图 2 不 同 时 期 不 同 处 理 间 黄 瓜 叶 片 氮 含 量 密 度 趋 势 Fig 2 Trends of nitrogen content and density in cucumber leaves at different stages and treatments 表 3 不 同 时 期 黄 瓜 叶 片 样 本 的 不 同 预 处 理 方 法 Tab 3 Different pretreatment methods for cucumber leaf samples at different ages 生 育 时 期 Reproductive period 开 花 期 Flowering stage 结 果 期 Fruiting stage 方 法 Method RAW MA SG RAW MA SG 训 练 集 Training set R 2 0 606 0 688 0 691 0 717 0 714 0 758 RMSE 5 790 5 148 5 131 4 053 4 076 3 753 预 测 集 Test set R 2 0 717 0 739 0 769 0 799 0 811 0 836 RMSE 7 082 6 233 5 860 4 187 4 059 3 780 表 2 不