基于不同预处理的油茶叶片SPAD值高光谱遥感估算研究

摘要

叶绿素作为油茶生长过程中的重要生化参数,其含量直接影响油茶的光合能力,利用高光谱遥感技术估测油茶叶片叶绿素含量,对监测油茶树体的长势和健康状况具有重要意义。该文以油茶为研究对像,采集450组油茶叶片光谱数据和SPAD值。采用5种光谱分析方法对原始光谱进行预处理;通过连续投影算法(SPA)对原始光谱和预处理后的光谱进行敏感特征波段筛选,分别筛选出4,10,4,12,11,9个敏感波段;最后,应用偏最小二乘回归(PLSR)基于上述处理提取的敏感波段分别建立油茶叶片SPAD值估算模型。结果表明,5种处理方法中,采用MSC预处理提取特征波段建立的估测模型优于其他处理方法,建模集R^(2),RMSE和RE分别为0.855,2.361和3.194%;预测集R^(2),RMSE和RE分别为0.818,1.980和2.533%,预测效果最好,建立的模型能更好实现对油茶叶片SPAD值的估算。