数据预处理和统计方法对核桃叶片氮、磷、钾含量光谱反演精度的影响

为探究光谱数据预处理、不同统计方法对核桃叶片N、P、K含量光谱反演精度的影响,采用平滑去噪预处理光谱反射率数据,并比较一次函数、二次函数、三次函数、幂函数、指数函数和半对数函数构建的核桃叶片N、P、K含量光谱反演模型精度。结果表明:(1)平滑去噪预处理光谱数据比原始数据构建的反演模型决定系数(R^(2))更高、均方根误差(RMSE)和相对误差(RE)更小,即数据预处理后的反演精度更高;(2)将6种统计方法构建的N、P、K含量模型的预测值和实测值绘制1:1关系图,以直观展示模型估算值与实测值的一致性程度,结果显示,具有最高决定系数(R^(2))、最小均方根误差(RMSE)和相对误差(RE)的均为三次函数建立的各生育期叶片N、P、K含量光谱反演模型,且该模型通过置信椭圆F检验,即三次函数构建的各生育期叶片N、P、K含量光谱反演模型精度最高。综上,本研究表明数据预处理和构建不同回归反演模型,可以提高光谱数据的利用水平,进一步提高反演模型的适用性和客观性。