青海瑞香狼毒叶绿素含量高光谱预测模型

摘要：

叶绿素含量是植物生长状况的重要指标,狼毒叶绿素含量预测可为狼毒长势监测及危害防控提供科学依据.本文选取青海省兴海县瑞香狼毒分布的典型退化草甸,利用全光谱的偏最小二乘法(PLS)、基于连续投影算法的多元线性回归法(SPA-MLR)、基于连续投影算法的偏最小二乘法(SPA-PLS)、红边参数以及植被指数共5种方法对狼毒叶片SPAD值进行预测和对比分析,构建青海省瑞香狼毒叶绿素含量的最优预测模型.结果表明:利用SPA算法筛选出9个特征波长建立的PLS模型对狼毒SPAD值的预测结果最好,预测相关系数为0.778,预测均方根误差为1.895;与全光谱PLS模型相比,SPA-PLS模型明显减少计算量,提高了建模效率;与SPA-MLR模型相比,SPA-PLS模型有效解决了变量之间的共线问题,显著提高了预测精度,是狼毒叶绿素含量的最佳预测模型;基于红边参数和植被指数建立的预测模型中,MCARI指数构建的模型对狼毒SPAD值的预测精度最高,预测相关系数为0.808,预测均方根误差为1.969,可作为反演狼毒叶绿素含量的最优植被指数.

关键词：狼毒、叶绿素含量、SPAD、回归模型、光谱参量

所属期刊栏目：36

分类号：P5 ;P4

资助基金：农业部公益性行业科研专项201203062;国家自然科学基金项目41171225

在线出版日期：2017-05-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1150-1157