摘要

研究了基于可见/近红外光谱技术的橡胶树叶片氮含量无损检测方法。总共采集了176个橡胶树叶片样本,以350~2 500 nm的可见/近红外数据作为试验数据。首先,采用一种新颖的间隔随机蛙(iRF)算法选择交互验证均方根误差(RMSECV)最小的波长间隔组合;然后,采用连续投影算法(SPA)进一步选择特征波长;最后,将选出的特征波长作为输入变量,建立偏最小二乘法(PLS)模型。研究结果表明:通过两步策略进行波长选择,iRF算法粗选,从全光谱2 151个变量中筛选出714个,再采用SPA算法细选,从714个变量中进一步筛选出20个最优变量,降低了信息冗余,变量数减少了99.07%。建立的简化模型结果校正均方根误差(RMSEC)、校正相关系数(Rc)、预测均方根误差(RMSEP)、预测相关系数(Rp)分别为0.091 3%、0.956 5、0.123 8%和0.901 8,比PLS、间隔偏最小二乘法(iPLS)、iRF算法和SPA有更低的均方根误差和更高的相关系数。因此,iRF-SPA可以作为一种策略的波长选择方法用于检测橡胶树叶片氮含量。

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