摘要
叶绿素作为油茶生长过程中的重要生化参数,其含量直接影响油茶的光合能力,利用高光谱遥感技术估测油茶叶片叶绿素含量,对监测油茶树体的长势和健康状况具有重要意义。该文以油茶为研究对像,采集450组油茶叶片光谱数据和SPAD值。采用5种光谱分析方法对原始光谱进行预处理;通过连续投影算法(SPA)对原始光谱和预处理后的光谱进行敏感特征波段筛选,分别筛选出4,10,4,12,11,9个敏感波段;最后,应用偏最小二乘回归(PLSR)基于上述处理提取的敏感波段分别建立油茶叶片SPAD值估算模型。结果表明,5种处理方法中,采用MSC预处理提取特征波段建立的估测模型优于其他处理方法,建模集R^(2),RMSE和RE分别为0.855,2.361和3.194%;预测集R^(2),RMSE和RE分别为0.818,1.980和2.533%,预测效果最好,建立的模型能更好实现对油茶叶片SPAD值的估算。
出处
《江苏林业科技》
2022年第2期1-5,共5页
Journal of Jiangsu Forestry Science & Technology
基金
贵州省林业局青年人才基金项目“基于植物高光谱特征的油茶主要病虫害监测及诊断模型研究”(黔林科合J字[2020]06号)
贵州省林业局青年人才基金项目“黔东南州乡土油茶优良无性系选育及繁殖技术研究”(黔林科合J字[2020]12号)
黔东南州科学技术局基础研究项目“黔东南油茶炭疽病调查及绿色防控技术初步研究”(黔东南科合J字〔2021〕72号)。
