基于光谱变换与SPA-SVR的玉米SPAD值高光谱估测

• 作者: 郭松 常庆瑞 崔小涛 张佑铭 陈倩 蒋丹垚 落莉莉
• 来源期刊: 东北农业大学学报
• 关键词: 玉米 SPAD值 光谱变换 连续投影算法 支持向量回归
• 年，卷（期）: 2021,（8）
• 所属期刊栏目: 研究报告|Research Report
• 页码范围: 79-88
• 页数: 10页
• 分类号: S127|S513
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-9369.2021.08.009

摘要

叶绿素含量快速、无损监测是评估玉米生长状态有效方式之一.以抽雄期玉米为研究对象,研究原始光谱、普通一阶导数光谱、间隙一阶导数光谱、开平方根光谱以及连续统去除光谱的特征波段以及5个传统植被指数与玉米叶绿素含量之间关系.对比分析不同模型(单因素回归模型、结合连续投影与多元线性回归、支持向量回归模型)对抽雄期玉米叶绿素含量预测能力.结果表明,光谱变换可增强特征波段与SPAD值相关性,同时还增加敏感波段数量、提升建模精度;连续投影算法对特征降维效果明显,各类多元模型最优光谱参数为5～9个;各类型光谱下均为多因素模型精度优于单因素模型.其中,基于普通一阶导数光谱的支持向量回归模型为最优模型,其建模R2与验证R2分别达到0.92与0.90.光谱变换在反演玉米叶绿素方面有较大潜力,连续投影与支持向量回归结合可产生较好建模效果.