基于三波段光谱指数的春小麦叶片水分含量估算

为探讨利用三波段植被指数（three-band index, 3BI）对春小麦叶片水分含量（leaf water content, LWC）估算的可行性,在田间尺度上,利用ASD-FieldSpec-3光谱仪测定春小麦抽穗期冠层光谱反射率,采用任意波段组合方法,分别建立两波段植被指数（two-band index, 2BI）包括比值植被指数（RVI）、归一化植被指数（NDVI）、差值植被指数（DVI）及3BI,并对单波段反射率、两波段植被指数和三波段植被指数与春小麦抽穗期LWC之间进行相关性分析,筛选稳定的光谱参数,基于人工神经网络（artificial neural network, ANN）、K近邻（K-nearest neighbors, KNN）和支持向量回归（support vector regression, SVR）等3种机器学习算法,建立有效波段组合运算的抽穗期春小麦LWC估算模型,并利用独立样本对模型精度进行检验和评价。结果表明,单波段反射率、2BI和3BI与春小麦抽穗期LWC之间的相关性均达极显著水平（P＜0.01）,而相关系数差异较大,绝对值分别为0.23、0.62、0.94,说明组合波段展现了光谱隐含信息,避免有效光谱信息的丢失;估算模型中,春小麦抽穗期以KNN算法和最佳3BI组合变量（3BI-5_{(1075, 1095, 1085)}、3BI-6_{(1100, 400, 1097)}）构建的模型拟合度最高（r²=0.83）,均方根误差最小（RMSE=2.14%）,相对偏差百分比超出了2.0以上（RPD=2.31）,说明该模型具有一定的预测能力。由此可见,通过任意波段组合,可明显提高3BI与春小麦LWC的关联度,且基于K近邻算法构建的模型具有较好的稳定性和估算能力。