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更新時間：2025.05.31
基于地面高光譜數(shù)據(jù)的油茶炭疽病病情指數(shù)反演

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使用FieldSpec HandHeldTM地物光譜儀采集不同發(fā)病程度的油茶冠層光譜數(shù)據(jù),并實地調(diào)查油茶炭疽病病情指數(shù),將光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行一階微分與滑動平均濾波相結(jié)合的預(yù)處理,提取與病情指數(shù)相關(guān)性較高的敏感波段,并采用主成分分析法(principal component analysis,PCA)對敏感波段的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行降維,分別以敏感波段和PCA降維處理后的敏感波段作為輸入變量建立了病情指數(shù)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反演模型。兩種建模方法建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型計算出的預(yù)測值與觀測值之間的決定系數(shù)(R2)均達(dá)99%以上。精度檢驗證明,以PCA降維所得到的前10個主成分作為輸入變量建立的10-7-1三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測精度更高,模型計算出的預(yù)測值與觀測值之間的決定系數(shù)(R2)和均方根誤差(RMSE)分別為0.998 6和0.814 8。該研究表明,利用地面高光譜數(shù)據(jù)結(jié)合主成分分析和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法反演油茶炭疽病病情指數(shù)是一種有效的方法。

冬小麥葉面積指數(shù)的高光譜估算模型研究

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本文以山東禹城為研究區(qū),利用地面實測光譜數(shù)據(jù),探討不同植被指數(shù)和紅邊參數(shù)建立高光譜模型反演冬小麥葉面積指數(shù)的精度。通過逐波段分析計算了4種植被指數(shù)(NDVI、RVI、SAVI、EVI),結(jié)合同步觀測LAI數(shù)據(jù),確定反演葉面積指數(shù)的最優(yōu)波段;計算了5種常用的高光譜植被指數(shù)MCARI、MCARI2、OSAVI、MTVI2、MSAVI2,同時利用4種常用方法計算紅邊位置和紅谷,與實測LAI進(jìn)行回歸分析,比較植被指數(shù)和紅邊參數(shù)模型對冬小麥LAI的估測精度。結(jié)果表明各因子與LAI均具有較高的相關(guān)性,整個研究區(qū)歸一化植被指數(shù)具有最高的反演精度,確定了估算冬小麥LAI的最優(yōu)模型,并使用獨立的LAI觀測數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行了驗證。

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