不同树种叶片养分含量提取的高光谱方法及精度评价

作者：李丹; 黄钰辉; 孙中宇; 张卫强; 甘先华; 王佐霖; 孙红斌; 杨龙^*

来源：热带地理, 2020, 40(02): 175-183.

DOI：10.13284/j.cnki.rddl.003241

• 养分
• 高光谱
• 预处理
• 降维

以深圳市坝光银叶园和大鹏半岛自然保护区19种湿地森林树种叶片可见光近红外光谱与全氮(Total Nitrogen, TN)、全磷(Total Phosphorus, TP)、全钾(Total Potassium, TK)含量关系为基础,分析了11种光谱预处理方式、3种光谱数据降维方式和2种建模方法对模型精度的影响。结果表明,标准正态变换(Standard Normal Variate, SNV)结合一阶导数(first derivative, 1st)预处理方式下模型精度最高;主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)降维处理对模型的降维效果最好;支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)的建模效果精度最高。对于TN、TP、TK最佳模型的预测确定系数均在0.80以上,模型RPD值也在2.0以上,SVR模型可以用于树种叶片TN、TP、TK的快速检测。

• 单位
  广东省林业科学研究院; 广州地理研究所