基于多植被指数组合的棉花叶片叶绿素含量估算

叶绿素含量是表征植被生长状况的重要参考指标,利用高光谱技术快速,精确地监测棉花叶片叶绿素含量,以新疆125个苗期棉花叶片样本为研究对象,通过测定其叶绿素含量与光谱数据,采用多种光谱预处理和多植被指数相结合的方法,构建了WOA-RFR棉花叶片叶绿素含量定量反演模型,并与SVR和RFR模型结果进行对比分析。结果表明:(1)光谱变换方法中对数变换、分数阶微分和连续小波变换均能有效地提高植被指数与叶绿素含量的相关性。(2)基于分数阶微分0.9阶变换的Vogelmann3、RVI、DVI、SR_([675-700])、Mndvi_(705)、ND、VOG1、NVI、TVI和VOG2植被指数组合的WOA-RFR模型反演效果最佳,其建模集和验证集模型R~2分别为0.920和0.955,RMSE分别为0.987和0.986,MRE分别为0.013和0.014,与RFR和SVR模型相比,预测精度有所提高,WOA算法优化模型效果明显。研究结果可为棉花叶片叶绿素含量定量反演提供决策依据。