基于CARS-CNN的高光谱柑橘叶片含水率可视化研究

柑橘叶片水分亏缺是影响柑橘生长发育的重要因素之一,为研究水分胁迫对柑橘含水率的影响,利用高光谱快速无损检测柑橘叶片含水率,并应用伪彩色处理实现含水率可视化。收集100片柑橘叶片,使用烘干法得到鲜叶和烘干叶片一共500个不同梯度含水率的数据样本,将样本按7∶3的比例划分为训练集(350个样本)和测试集(150个样本),使用决定系数(R²)和均方根误差(RMSE)来评估模型预测的好坏。采用卷积神经网络(CNN)对高光谱数据进行预测,CNN模型使用一维卷积核,一共三层卷积池化层,使用RELU激活函数激活,输出层采用linear激活函数回归预测,使用nadam算法对模型进行优化更新,迭代次数为1 000次;将原始光谱数据和SG,MSC和SNV三种预处理后的光谱数据,与全波段、CARS筛选的特征波段、PCA提取的特征波段组合,导入CNN模型,确定最佳模型为原始光谱数据的CARS-CNN,训练集的R²_c和RMSEC分别为0.967 9和0.016 3,测试集的R²_v和RMSEV分别为0.9...