利用多种回归模型对比估算琯溪蜜柚叶片钾素含量

文献类型： 中文期刊

第一作者： 栗方亮

作者： 栗方亮;孔庆波;张青

作者机构：

关键词： 高光谱;蜜柚;钾素;光谱指数

期刊名称： 热带作物学报

ISSN： 1000-2561

年卷期： 2022 年 43 卷 006 期

页码： 1191-1199

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 钾素是蜜柚营养三要素之一,是准确诊断和定量评价生长状况的重要指标,建立合适的蜜柚叶片钾素含量高光谱估算模型,为实现快速、无损、精确的钾素含量估测提供依据.基于蜜柚叶片高光谱数据和钾素含量实测数据,首先分析蜜柚叶片钾素含量与原始及一阶微分光谱的相关性,然后分析与敏感波段植被参数的相关性,并找出相关性较好的光谱参数,建立蜜柚叶片钾素含量偏最小二乘回归模型(PLS)、BP神经网络回归模型(BPNN)、随机森林回归模型(RF)和支持向量机回归模型(SVM),并确定蜜柚叶片钾素含量最佳估算模型.在513~598 nm和699~735 nm处,蜜柚叶片钾素含量与原始光谱反射率呈显著负相关,最大负相关系数分别为–0.47(554 nm)和–0.45(715 nm).在507~552 nm和691~711 nm处,蜜柚叶片钾素含量与一阶微分光谱反射率呈显著负相关,最大负相关系数分别为–0.54(528 nm)和–0.53(702 nm);在557~655 nm处,二者呈显著正相关,最大正相关系数为0.58(579 nm).选择554、715、528、579、702 nm构建光谱参数,建立差值植被指数(DVIλ1,λ2)、比值植被指数(RVIλ1,λ2)和归一化植被指数(NDVIλ1,λ2)等,其中与蜜柚叶片钾素含量相关性较好的光谱参量为NDVI′579,702、RVI554,715、RVI′528,579、R′579.建立PLS、BPNN、RF和SVM等4种回归模型估算蜜柚叶片钾素含量并进行对比验证,4种估算模型的决定系数(R2)分别为0.72、0.74、0.84和0.81,均方根误差(RMSE)分别为2.44、2.28、1.49和1.61;相对误差(RE)分别为9.95%、9.01%、7.84%和8.01%.验证模型的R2分别为0.79、0.84、0.85和0.82,RMSE分别为1.69、1.48、1.34和1.41,RE分别为8.47%、7.70%、6.12%和6.35%,RF估算模型精度稍高于PLS、BPNN和SVM估算模型.

分类号： S666.3%S127

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