基于PROSPECT模型的水稻叶片叶绿素含量估测方法研究

作者：张黎黎; 吕霞

来源：农业科技与装备, 2021, (05): 23-25.

DOI：10.16313/j.cnki.nykjyzb.2021.05.011

• 叶绿素
• Gram-Schmidt算法
• PROSPECT模型
• 光谱分析

叶绿素含量是反映作物生长状态及产量的重要指标。高光谱技术是近年来较为常见的检测作物生物量的方法之一,但高光谱数据直接建模分析复杂度增大。提出一种基于Gram-Schmidt的降维方法,对以PROSPECT模型模拟数据作为建模集的光谱进行Gram-Schmidt变换,找到投影空间构造主基底,实现高光谱降维,建立光谱与叶绿素含量之间的模型,将实际测量的数据作为验证集。基于Gram-Schmidt的降维方法可降低维度到5维,交叉验证结果 R2为0.775,MSE为0.062,通过与主成分分析法进行对比证明了该方法的有效性。研究结果对植物叶片的叶绿素含量估测与高光谱降维具有重要意义。

• 单位
  辽宁省农业机械化研究所