基于高光譜特征波長(zhǎng)的冬小麥水分含量估測(cè)模型
關(guān)鍵詞：小麥 水分含量 植被指數(shù) 高光譜
摘要：【目的】以高光譜技術(shù)為核心,結(jié)合理化數(shù)據(jù),建立快速、無(wú)損的冬小麥冠層水分含量估算模型,為利用高光譜技術(shù)進(jìn)行小麥水分含量的無(wú)損檢測(cè)提供參考。【方法】測(cè)定兩種冬小麥的葉片、植株含水量,采集其光譜數(shù)據(jù)作SG平滑、一階導(dǎo)數(shù)和二階導(dǎo)數(shù)處理,分析其相關(guān)關(guān)系,構(gòu)建冬小麥葉片和植株含水量的多種估算模型,進(jìn)行精度評(píng)價(jià)。【結(jié)果】不同光譜數(shù)據(jù)處理中一階導(dǎo)數(shù)變換能夠顯著增加與小麥含水量的相關(guān)性,葉片含水量在456 nm波長(zhǎng)處達(dá)到了最大負(fù)相關(guān),相關(guān)系數(shù)為0.87,植株含水量在457 nm波長(zhǎng)處達(dá)到了最大負(fù)相關(guān),相關(guān)系數(shù)為0.8909;偏最小二乘回歸構(gòu)建的水分含量估測(cè)模型擬合精度優(yōu)于線性和多元回歸模型,線性模型采用R 650、SG 1944、R′456、R″681構(gòu)建的模型估測(cè)葉片含水量較好,估測(cè)植株含水量R 664、SG 663、R′457、R″681精度較高;多元線性回歸和偏最小二乘回歸都是采用一階導(dǎo)數(shù)變換構(gòu)建的模型擬合精度最高,葉片和植株水分含量估測(cè)模型的外部檢驗(yàn)R 2分別達(dá)到0.8032、0.8670、0.8540、0.8856。【結(jié)論】小麥原始光譜一階導(dǎo)數(shù)變換后能夠顯著提高與水分含量的相關(guān)性,利用PLSR方法構(gòu)建的小麥水分含量估測(cè)模型擬合精度最高。
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