10.3969/j.issn.1005-9369.2021.08.009
基于光谱变换与SPA-SVR的玉米SPAD值高光谱估测
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.
玉米;SPAD值;光谱变换;连续投影算法;支持向量回归
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S127;S513(农业物理学)
国家自然科学基金项目41701398
2021-10-22(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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