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關鍵詞：微泄漏 冠層葉綠素含量 分數階微分 bp神經網絡 

摘要：通過野外實驗對天然氣微泄漏脅迫下大豆冠層葉綠素含量(Canopy Chlorophyll Content,CCC)進行高光譜估測,進而根據CCC的變化信息輔助判斷天然氣微泄漏信息。對大豆冠層光譜進行分數階微分處理,根據各微分光譜與CCC的相關性選取敏感波段,構建各微分階數下的多元線性回歸模型和BP(Back-Propagation)神經網絡模型,并對模型進行精度評價,篩選出天然氣微泄漏脅迫下大豆CCC高光譜估測的最優模型。通過對各模型的精度評價可知:基于0.5階微分的BP神經網絡模型建模集R^2為0.914、RMSE為0.241g/m^2、RPD為3.351,驗證集R^2為0.873、RMSE為0.294g/m^2、RPD為2.465,在所有模型中,其精度最高、預測效果最好,且穩定性好。因此,該模型可用于天然氣微泄漏脅迫下大豆CCC的高光譜估測。

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