[目的]以海南省特有树种降香黄檀为研究对象,提出1种基于植被指数和多光谱纹理特征的叶片全铁含量(TIC)预测方法,为珍贵树种重金属营养诊断提供参考.[方法]分别设计4种梯度(CK、F1、F2、F3)的铁胁迫试验,胁迫结束后摘取叶片并获取多光谱图像,计算叶片图像的植被指数(VIs)及纹理特征(包括纹理特征均值TFMV和纹理特征方差TFV),分析其与TIC之间的关系.通过显著性检验筛选出与TIC在0.05和0.01水平上显著相关的变量,再使用相关性分析法(CA)、主成分分析法(PCA)、平均影响值法(MIV)和遗传算法(GA)进行二次筛选,将筛选结果作为粒子群优化-反向反馈神经网络(PSO-BPNN)的输入变量,分析比较预测结果.[结果]1)在CK～ F2梯度区间内,树高、冠幅和地茎的生长量随着施铁含量的增加而增加,而在F3梯度下,树高、冠幅生长量降低,地茎生长量出现大幅度上升;2)随着叶片TIC的上升,B波段呈先下降后上升趋势;G波段则与B波段相反;R波段先下降后上升,之后基本保持稳定;RE和NIR波段则一直呈上升趋势;3)大部分VI与TIC在0.01和0.05水平上相关,TFMV和TFV也可以反映叶片TIC,但TFV在相关水平和相关个数方而均优于TFMV.从波段角度分析,RE和NIR波段在植被指数和纹理特征方而与TIC的相关性均优于其他波段;4)使用不同筛选方法得到的预测结果不同,其中CA与GA得到的评价指标最佳目.相似,但GA在150～ 300mg· kg-1区间得到的预测结果偏低,不适用于田间施肥指导.5)仪使用植被指数得到的预测结果较差,加入纹理特征后很明显的提高了拟合优度及预测精度,纹理特征方差对模型精度的影响更大,说明叶片纹理的离散程度可以较好的作为预测全铁含量的辅助信息.[结论]F1和F2梯度的施肥量可以促进降香黄檀植株生长及生物量累计.最佳叶片全铁含量为150～ 300 mg·kg-1.除植被指数外,MPV作为辅助因素可以提高模型的拟合优度及预测精度,同时,CA-PSO-BPNN方法可以有效的运用于田间施肥指导,为珍贵树种重金属含量监测提供较为准确的预测.
降香黄檀 多光谱图像 植被指数 纹理特征 BP神经网络