基于动态模糊神经网络模型预测水稻受砷胁迫下叶绿素的含量变化

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为探讨利用动态模糊神经网络模型评价水稻受重金属砷污染胁迫状况,研究了水稻农田在自然生长环境下重金属砷污染对水稻叶片中叶绿素含量的影响,并做出对叶绿素含量变化敏感的植被指数与叶绿素之间的相关性分析,通过多元逐步回归找到与叶绿素含量变化敏感的植被指数NDVI、MNDVI、MTCI、MSR、GNDVI作为动态模糊神经网络的输入参数,水稻叶片中叶绿素含量值作为模型的输出参数建立能够判断水稻污染等级的动态模糊神经网络模型。结果表明,预测的叶绿素含量值与实测的叶绿素含量值拟合度高(R2 = 0.905)。说明可以用动
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