基于高光谱成像技术的甜菜叶片氮素遥感估测

摘要

为验证高光谱成像技术在甜菜叶片氮素估测方面的可行性,以田间试验为基础,利用高光谱成像系统获取高光谱图像。通过分析不同预处理(Savitzky-golay平滑(S-G)、标准正态变换(SNV)、多元散射校正(MSC)以及一阶微分(FD))下光谱反射率与叶片ρN的相关关系,确定敏感波段,在此基础上,构建偏最小二乘(PLS)模型,探究不同预处理方法对模型的影响。为简化模型,利用连续投影法提取特征波长并构建光谱参数(RDI),分别以敏感波段范围内的全波长,特征波长和RDI为自变量,建立PLS和支持向量机(SVM)预测模型,研究不同输入变量下的模型预测精度。结果表明:甜菜叶片ρN的敏感波段范围为700～900 nm; SNV预处理后,模型的预测效果最好;利用连续投影算法(SPA)提取的特征波长为716、757、789、822和899 nm;基于RDI的SVM模型对甜菜叶片ρN的预测效果最佳,预测集的决定系数为0.78,均方根误差为3.08 g/kg,相对分析误差为1.47。研究为无损、快速、经济估测甜菜叶片氮素营养提供了理论参考。