基于水分光谱指数的烟草叶片等效水厚度估测

为及时、准确监测烟草叶片的水分状况,连续2年开展不同基因型烤烟品种的水分胁迫试验,测定烟叶的光谱反射率和叶片等效水厚度(EWT),系统分析350~2500 nm波段范围内任意2个波段组合而成的比值水分指数(SRWI)和归一化水分指数(NDWI),并构建烟草EWT的光谱指数预测模型。结果表明:(1)不同基因型烟草的叶片等效水厚度均随灌水量的减少而降低。(2)不同水分处理的烟叶光谱反射率在可见光波段和近红外波段均发生了规律性变化。(3)筛选出的烟草叶片等效水厚度的光谱敏感波段主要集中在可见光区域的500~600 nm、近红外区域的700~900和1000~1250 nm、短波红外区域的1900~2000 nm,最佳水分光谱指数分别为NDWI(R1920,R1930)、SRWI(R1930,R1920),核心波段为1920、1930 nm。(4)利用水分光谱指数构建的烟草叶片等效水厚度的线性和非线性预测模型,以极限学习机模型(ELM)的精准度和稳定性最佳(P-R2=0.853**,T-R2=0.855**,RMSE=0.004)。表明可利用水分光谱指数NDWI(R1920,R1930)、SRWI(R1930,R1920)结合机器学习模型实现烟草叶片含水量的精准监测。