SPA-PLS和GA-PLS算法预测胡杨叶片含水量的对比

Prediction of leaf water content in Populus euphratica using SPA-PLS and GA-PLS algorithm

采用Savit Zky-Golay一阶导数法,分析叶片含水量对近红外光谱吸收谱的影响特征,建立综合利用多波段信息的作物叶片含水量预测模型。通过使用一阶导数法对胡杨叶片近红外光谱信息进行预处理,然后分别采用连续投影算法(SPA)和遗传算法(GA)筛选特征波长,建立并比较偏最小二乘回归(PLS)模型对含水量的预测效果,研究胡杨叶片含水量与叶片光谱信息的关系。试验结果发现,经过一阶导数预处理的光谱数据建模预测结果要优于原始光谱,并且SPA-PLS算法的回归预测结果要优于GA-PLS算法,其中基于一阶导数光谱使用SPA-PLS和GA-PLS算法的建模预测评价指标RMSPCV、RMSEP、Precision、r分别是0. 026 633、0. 014 391、0. 981 23、0. 793 63和0. 033 348、0. 019 726、0. 975 13、0. 758 38,预测变量数分别是18、29个。说明基于一阶导数光谱使用SPA-PLS算法可实现胡杨叶片含水量信息的准确估测,数据优化筛选是可行的,有效提高了测量精度,减少了建模变量。