基于高光谱和MLSR-GA-BP神经网络模型油菜叶片SPAD值遥感估算

• 作者: 史博太 夏利恒 屈春燕 崔小涛 常庆瑞 王玉娜 蒋丹垚
• 来源期刊: 东北农业大学学报
• 学科: 农学
• 关键词: 油菜叶片 SPAD 多元线性逐步回归 遗传算法 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 研究报告
• 页码范围: 74-84
• 页数: 11页
• 分类号: S127|S565.4
• 字数: 5894字
• 语种: 中文

摘要

研究旨在探究油菜叶片叶绿素含量高光谱估算方法,为快速、无损监测西北地区油菜作物叶绿素含量提供依据.以西北地区油菜作物为研究对象,通过分析油菜叶片SPAD值与光谱参数相关性,筛选对SPAD敏感光谱参数,构建并比较基于光谱参数单因素模型、偏最小二乘回归模型(PLSR)和基于多元线性逐步回归遗传算法优化(GA)BP神经网络SPAD估算模型.结果表明,油菜叶片光谱曲线总体趋势一致,随叶绿素含量增加光谱反射率下降;参与建模七种光谱参数相关性均在0.770以上,在0.01水平上显著相关;在各生育期,基于多元线性逐步回归遗传算法优化BP神经网络模型为最优模型,建模R2>0.77,最大达0.91,验证R2>0.73,最大达0.92,RMSE为1.32～3.22,RE为2.50％～4.49％.基于多元线性逐步回归遗传算法优化BP神经网络模型为准确、快速估算油菜叶片SPAD值反演方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	常庆瑞	西北农林科技大学资源环境学院	254	4005	33.0	47.0
2	王玉娜	西北农林科技大学资源环境学院	4	0	0.0	0.0
3	史博太	西北农林科技大学资源环境学院	2	0	0.0	0.0
4	崔小涛	西北农林科技大学资源环境学院	1	0	0.0	0.0
5	屈春燕	西北农林科技大学资源环境学院	1	0	0.0	0.0
6	蒋丹垚	西北农林科技大学资源环境学院	1	0	0.0	0.0
7	夏利恒	西北农林科技大学资源环境学院	1	0	0.0	0.0