基于高光谱分数阶微分估测烟叶SPAD值,旨在提升高光谱数据估测烟叶SPAD值的准确度.首先,确定估测烟叶SPAD值的最优变换方式,并进行分数阶微分处理;然后,基于相关性分析、袋外数据(OOB)重要性、随机森林(RF)相结合的方法,筛选特征波长;最后构建烟叶SPAD值估测模型.结果表明:(1)估测烟叶SPAD值的特征波长主要有绿波段(499、500 nm),红边波段(634、636、702、703、732 nm)、近红外波段(972、1286、1289、1295、1298、1316nm)、短红外波段(1450、1453、1456、1806nm).(2)以1.9阶次的特征波长所构建的RF-SPAD模型的精度最高,R2=0.690,较0、1、2阶次分别提高了22.1％、42.6％、87％,RMSE=2.799,比0、1、2阶分别减少了13.5％,20.2％,27.8％.利用1.9阶次特征波长构建的RF-SPAD模型较整数阶次模型有效提高了烟叶SPAD值的估测精度,为高光谱分数阶微分技术估测SPAD值提供了新的思路.
高光谱分数阶微分 SPAD值 烟叶 袋外数据重要性 随机森林