基于灰度关联分析的冬小麦叶片含水量高光谱估测

摘要：

尝试应用灰色关联分析方法(GRA)分析典型的水分植被指数(WVI)和水分含量(LWC)间的关联度,然后选择对冬小麦叶片水含量敏感的指数,比较SRM-PLS(逐步回归-偏最小二乘)方法和PLS方法估算LWC的精度.首先,对冬小麦WVI与LWC进行灰色关联分析,筛选出对冬小麦LWC敏感的WVI;其次,利用筛选出的敏感WVI,分别用PLS-SRM方法和PLS两种方式估算冬小麦LWC；然后对两种方式进行比较,选择最高决定系数(R2)和最小均方根误差(RMSE)的LWC估算模型来估算冬小麦LWC.结果表明:在整个生育期用PLS和PLS-SRM方法估算LWC,R2和RMSE分别为0.605和0.575,4.75％和7.35％.研究表明:先使用GRA对WVI和LWC进行关联度分析,再用PLS或PLS-SRM方法可以提高冬小麦的LWC估算精度.

关键词：叶片含水量、灰色关联分析、逐步回归法、偏最小二乘法、冬小麦、水分植被指数

所属期刊栏目：32

分类号：S153.1(土壤学)

资助基金：国家自然科学基金项目41001244;北京市科技新星计划项目2011036

在线出版日期：2013-01-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：3103-3106