融合光谱反射率与时频特征的坡垒叶绿素含量估测模型研究

【目的】研究估测坡垒叶绿素含量的高光谱模型，探讨融合光谱反射率与时频特征估测叶绿素含量的可行性，为坡垒叶绿素含量的快速无损检测提供参考。【方法】以2年生坡垒为研究对象，设置N0（0 kg/hm²）、N1（35 kg/hm²）、N2（70 kg/hm²）3个氮肥水平，测定不同氮肥水平下坡垒冠层叶绿素含量和光谱曲线，采用离散傅里叶变换（DFT）和短时傅里叶变换（STFT）方法提取光谱时频特征，采用偏最小二乘回归（PLSR）算法,构建基于光谱反射率、时频特征及其二者融合特征的不同氮水平的分区模型以及全氮肥水平下的综合模型，估测不同氮肥水平下坡垒叶绿素含量，并以决定系数（R²）、平均绝对百分比误差（MAPE）、相对均方根误差（RRMSE）作为评价指标比较各模型精度，确定最优估测模型。【结果】（1）不同叶绿素含量下坡垒冠层光谱反射特征的整体变化趋势相似，在可见光波段（380~750 nm）内，光谱反射率随着叶绿素含量的增加而降低。（2）在构建的分区模型中，基于光谱反射率和时频特征构建的模型均能较好地估测坡垒叶绿素含量，检验R²分别为0.626~0.816，0.662~0.797，检验MAPE分别为4.966％~9.269％，6.029％~8.181％，检验RRMSE分别为6.827％~11.593％，8.247％~9.792％；基于融合光谱反射率与时频特征（融合特征）构建的分区模型检验R²为0.913~0.951，检验MAPE和RRMSE均低于10％。（3）在构建的综合模型中，当引入哑变量时，基于融合光谱反射率与时频特征（融合特征）构建模型的检验R²为0.814，MAPE和RRMSE分别为7.212％和8.578%，二者较基于光谱反射率构建的模型分别降低了37％和36％，较基于时频特征构建的模型分别降低了47％和45％。【结论】基于融合光谱反射率和时频特征（融合特征）构建的模型能够提高坡垒叶绿素含量估测的精度，对于不同氮肥水平下坡垒叶绿素含量有较好的估测效果，可作为估测坡垒叶绿素含量的优选方法。

Estimation of chlorophyll content in Hopea hainanensis based on fused spectral reflectance and time-frequency features