利用叶片高光谱反射率预测棉花叶绿素含量

为提高棉花叶绿素含量预测的准确性,利用连续小波分析和传统光谱变换对棉花叶片原始光谱进行分解和变换,以特征小波系数和光谱特征波段为自变量,并利用单变量、逐步回归和偏最小二乘法建立反演棉花叶片叶绿素含量的数学模型。结果显示,不同的光谱处理方法使得棉花叶片叶绿素和光谱反射率的相关性都有不同程度的提升,对于传统光谱变换,倒数对数一阶微分lg(1/R′)对棉花叶片叶绿素相关性提高了0.41。结果表明,连续小波分析在信息降噪和挖掘特征信息方面优于传统光谱模型,建立的模型RPD>2,具有很好的稳定性,对样本数据都具很好的预测能力。

基于高光谱的枣树叶片氮素表征方法

为提高枣树种植过程中施用氮肥的精准性,本研究以南疆重要经济作物骏枣(Ziziphus jujuba Mill.)为研究对象,通过对枣树叶片原始光谱和一阶微分光谱与全氮含量的相关性进行分析,利用光谱敏感变量构建植被指数作为衍生变量,再以衍生变量作为变量建立多种线性和非线性的氮素含量预测模型,并对氮素含量预测模型进行精度检验。结果显示:基于枣树原始光谱和一阶微分光谱的模型拟合决定系数均大于0.75,原始光谱变量的预测效果整体好于一阶微分光谱;预测效果最好的是基于原始光谱变量4的幂函数模型:Nit=1.097x^(0.735),R^(2)为0.821,RMSE为0.024 5。研究表明,建立的氮素含量预测模型能够实现基于高光谱反射率特征对枣树氮素的较好监测效果,能够作为枣树营养素诊断的重要理论依据。