基于连续投影算法与BP神经网络的玉米叶片SPAD值高光谱估算

• 作者: 朱洪芬 杨武德 王子轩 白建伟 董哲 郭琪
• 来源期刊: 山西农业科学
• 关键词: 高光谱 玉米叶片 SPAD值 连续投影算法 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 生理生化
• 页码范围: 751-755
• 页数: 5页
• 分类号: S513
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-2481.2019.05.12

摘要

叶片叶绿素含量是评价作物生长状况的重要指标.为实现玉米叶片叶绿素含量的准确、高效高光谱估测,以玉米大田试验为基础,于7月1日(大喇叭口期)、7月19日(灌浆初期)和8月18日(腊熟期)利用ASD高光谱仪和便携式叶绿素仪(SPAD-502)分别测定了玉米叶片高光谱数据和叶绿素含量相对值SPAD;利用连续投影算法提取出玉米叶片光谱的特征波长,再用BP神经网络构建SPAD值的估算模型,并对模型进行验证.结果 表明,3个日期的分段监测模型及统一监测模型的R2分别为0.885,0.900,0.675,0.827;RMSE分别为2.156,2.103,3.236,2.651;7月1日模型、7月19日模型和统一监测模型均具有较高的精度,同时检验模型RPD均大于2,具有很好的预测能力;而8月18日的监测模型表现较差(RPD=1.641),但也达到可用水平.表明利用连续投影算法结合BP神经网络可以进行玉米叶片SPAD值的高光谱估算.