《表3 糜子叶片氮含量（LNC）的高光谱模型的拟合（n=122）及验证（n=39)》

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《糜子叶片氮含量和籽粒蛋白质含量高光谱监测研究》

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利用试验1的原始光谱反射率（R）和一阶导数（1ST）数据，通过SMLR、PLS和SVM 3种建模方法构建糜子全生育期叶片氮含量（LNC）的估算模型。根据建模集的决定系数（R2）、均方根误差（RMSE）和预测残差（RPD）选取最佳模型，利用试验2和试验3数据对模型进行验证。由表3可以看出，除R-SMLR模型外，其他模型的拟合集和验证集的R2都达到0.8以上，RPD都达到2以上，对糜子叶片氮含量都有准确的预测能力。通过验证集的模型评价指标可以看出，SVM模型要优于SMLR和PLS模型，并且R-SVM模型效果优于1ST-SVM，建模集和验证集的R2分别为0.928、0.924；RMSE值相对较小，分别为0.19、0.12；RPD都大于2，分别为3.71、6.07。说明R-SVM模型可以更加准确地预测全生育期糜子叶片氮含量。