基于无人机多光谱影像的佛手瓜叶片SPAD值估算模型

以贵州省惠水县好花红镇弄苑村佛手瓜(Sechium edule)为研究对象,通过获取佛手瓜种植基地无人机多光谱影像,计算植被指数,分析不同植被指数与SPAD值的相关性,筛选出模型的输入变量,利用偏最小二乘法(PLS)和随机森林法(RF)构建SPAD估算模型,对佛手瓜绿色和黄色叶片进行SPAD值估算。结果表明,除CIre外,NDVI、GNDVI、RVI与SPAD值具有较强的相关性;在绿色叶片和黄色叶片PLS估算模型中,验证集R2分别为0.814、0.660,RMSE分别为1.12、1.16,绿色叶片SPAD值估算效果高于黄色叶片;在RF模型中,验证集和建模集R2均低于PLS模型。因此,基于多光谱影像,利用PLS建立的佛手瓜叶片SPAD估算模型效果优于RF模型,可以实现佛手瓜叶片SPAD值快速估算。