基于无人机高光谱分数阶微分玉米SPAD值估算

摘要：

以夏玉米为研究对象,基于无人机高光谱数据和野外玉米冠层叶片实测SPAD值,以0.2阶为步长,计算光谱0～2阶分数阶微分,分析其与玉米冠层实测SPAD值之间相关性,筛选相关系数绝对值前10波段为特征波段组合,构建并比较玉米冠层叶片SPAD值的支持向量回归模型(SVR)、反向传播神经网络模型(BPNN)和麻雀优化算法随机森林模型(SSA-RFR).结果表明,经分数阶微分变换可显著提高与SPAD值相关性,其中以0.6阶698 nm处相关系数绝对值最大;基于分数阶微分模型整体精度高于整数阶模型,其中基于分数阶微分的SSA-RFR模型精度最高,R2为0.706,较整数阶提高32.46％,RMSE和MRE分别为2.444和3.579％,较整数阶降低13.46％和12.95％.

关键词：玉米、无人机、高光谱、SPAD、分数阶微分、麻雀优化算法、随机森林

所属期刊栏目：54

分类号：S127(农业物理学)

资助基金：国家高技术研究发展计划（863计划）2013AA102401

在线出版日期：2023-03-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：66-74