基于叶片光谱反射率的毛竹氮元素含量估测研究

摘要：

[目的]以福建省顺昌县大干镇的毛竹为研究对象,研究毛竹叶片氮元素含量的最优估测模型,为毛竹生长状态分析与林地土壤肥力估测提供基础.[方法]通过对毛竹叶片原始光谱、一阶微分光谱及相关的植被指数与叶片氮元素含量进行相关性分析来筛选氮元素敏感特征参数,并构建了多元线性回归模型、随机森林模型以及支持向量机模型,利用决定系数最优原则筛选3个模型中的最优模型并进行精度验证.[结果]R387、DR663、NDVIg-b(R575、R440)、SIPI、PRI和PPR 6个参数与毛竹叶片氮含量具有较为显著的相关性,基于这6个敏感参数所构建的3种模型中,多元线性回归模型与随机森林模型拟合效果较差,精度验证结果R2分别为0.4355、0.4371,惩罚因子C和核参数Sigma分别设为3和0.1的支持向量机模型估测结果最好,其实测值与预测值拟合决定系数为0.8031,总体精度为94.02％.[结论]基于R387、DR663、NDVIg-b(R575、R440)、SIPI、PRI和PPR 6个叶片光谱参数所构建的支持向量机模型能够较为准确地估测毛竹叶片氮元素含量.

关键词：毛竹、氮元素、叶片光谱、随机森林、支持向量机

所属期刊栏目：40

分类号：S795.7(森林树种)

资助基金："十三五"国家重点研发子课题;福建省高校产学研重点项目

在线出版日期：2020-03-23（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：81-87,130