高光谱遥感技术为水稻叶片叶绿素含量的高通量、无损、准确监测提供了有效途径,然而高光谱数据的降维或特征光谱参数的选择是叶绿素含量有效反演的关键环节.利用2017年辽宁省盘锦市大洼水稻氮高效品种筛选试验基地的水稻叶片叶绿素含量与叶片高光谱数据,探讨了高光谱数据的降维方法与叶绿素含量的反演建模.首先应用最优子集选择算法(best subset selection)对工程常用的水稻叶绿素反演特征光谱指数进行优选,筛选出最优组合,作为叶绿素多元回归模型的输入特征;同时应用没有在光谱领域得到有效应用的基函数展开算法,利用Gram-Schmidt正交变换寻找叶片高光谱数据的基函数空间,再将高光谱数据投影到基函数空间从而实现降维,最后利用降维后的数据进行多元回归建模,反演叶绿素.结果表明:最优子集选择算法优选出的mNDVI(445,705,750)?NDVI(705,750)?PSRI(500,680,750)?RD(505,705)?RI1dB(720,735)?MCARI(550,670,700)?PPR(450,550)共7 个特征指数组合,回归模型反演精度最高,决定性系数R2 为0.844,均方根误差RMSE 为0.926;基于基函数展开算法对400~1000nm 波段范围601 维高光谱数据降至13 维,叶绿素反演回归模型的决定性系数R2 达到0.861,均方根误差RMSE 为0.906?说明基于基函数展开的高光谱降维与叶绿素含量估测方法效果较好,可为水稻叶绿素含量估测与长势诊断提供技术支持.
叶绿素 高光谱降维 基函数展开 最优子集选择 特征光谱指数 水稻叶片