[发明专利]一种基于加权环境变量聚类的叶片磷含量检测方法

权利要求书

1.一种叶片磷含量检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

划分混合样组：按照成土母质以及样地面积将采集的叶片划分成不同的混合样组；

光谱测定：按混合样组对叶片进行光谱测定，得到原始光谱；对原始光谱去噪，得到最终光谱；

叶片磷含量测定：利用钼锑抗比色法测定叶片磷含量；

光谱与叶片磷含量匹配：将最终光谱与对应的叶片磷含量值进行匹配；

划分叶片样品的训练集和验证集：将采集的样本按照比例划分为训练集和验证集；

筛选影响叶片磷含量环境变量：计算叶片磷含量与环境变量之间的最大信息系数MIC1；进行显著性检验，保留与叶片磷含量关系达到显著性水平的环境变量；计算环境变量之间的最大信息系数MIC2；依据环境变量之间的最大信息系数MIC2的大小，剔除存在共线性的环境变量；

确定最优聚类数：计算出任一环境变量对叶片磷含量影响的权重；依据权重对相应的环境变量进行加权；获取最优聚类数；

构建基于加权环境变量聚类的高光谱局部估测模型：利用偏最小二乘回归算法构建不同样品类别的叶片磷含量高光谱局部估测模型，估算叶片磷含量。

2.根据权利要求1所述的一种叶片磷含量检测方法，其特征在于，在划分混合样组中，采集不同成土母质上各个位置的特定时间内的不同植株的相同数量且没有病斑的叶片。

3.根据权利要求1所述的一种叶片磷含量检测方法，其特征在于，在光谱测定前利用叶片夹底部的白板对反射率光谱进行校正。

4.根据权利要求1-3任意一项所述的一种叶片磷含量检测方法，其特征在于，在光谱测定时，以叶片中部主脉左右两侧区域为测定部位，每个部位测定n次光谱，每个叶片测定2n次光谱，将混合样组的测得的光谱进行平均取值，得到混合样组样品的光谱反射率。

5.根据权利要求4所述的一种叶片磷含量检测方法，其特征在于，光谱测定后利用butter函数和filtfilt函数进行去噪。

6.根据权利要求4所述的一种叶片磷含量检测方法，其特征在于，筛选影响叶片磷含量环境变量步骤中剔除存在共线性的环境变量的具体步骤为：

S51、分别计算各个环境变量与叶片磷含量之间的最大信息系数值MIC1；

S52、进行显著性检验，将与叶片磷含量关系达到显著性水平的环境变量放入第一环境变量集；

S53、选择与叶片磷含量相关性最高的环境变量EV1，并将环境变量EV1保存至第二环境变量集；

S54、分别计算其他各个环境变量与环境变量EV1之间的最大信息系数值MIC2，筛选与环境变量EV1之间的最大信息系数值MIC2小于0.64的其他环境变量，并保存至第三环境变量集中；

S55、重复步骤S53、S54，直至第三环境变量集为空。

7.根据权利要求1-3或5-6任意一项所述的一种叶片磷含量检测方法，其特征在于，确定最优聚类数步骤中是以加权后的环境变量为输入变量结合K均值聚类法对叶片样本进行聚类，采用“手肘法”确定最优聚类数。

8.根据权利要求7所述的一种叶片磷含量检测方法，其特征在于，基于加权环境变量聚类的高光谱局部估测模型的预测精度通过测定值标准偏差与均方根误差RMSE的比值RPD、决定系数R²、均方根误差RMSE、相对均方根误差rRMSE衡量，通过测定值标准偏差与均方根误差RMSE的比值RPD划分精确度等级。