基于高光谱的不同生育期玉米花青素含量估测

花青素(Anthocyanin)是玉米体内的重要色素，对花青素含量的便捷、无损估测对监测玉米长势具有重要意义。利用关中地区拔节期、大喇叭口期、抽雄期以及乳熟期玉米冠层叶片Anth值及高光谱数据建立多个单因素模型和多因素模型。结果表明，不同生育期玉米叶片原始光谱特征总体一致、局部不同。变换光谱的特征波段与Anth值相关性优于原始光谱，其中一阶导数光谱特征波段最优。连续投影算法(SPA)降维能力较好，筛选出的建模参数在2～27个。最优单因素模型与多元性线性回归模型精度均为抽雄期最优，拔节期和大喇叭口期次之，乳熟期最差。所有模型中，抽雄期基于一阶导数光谱的麻雀搜索算法-极限学习机回归(SSA-ELMR)模型精度最佳，该模型建模与验证R²分别为0.847、0.895,相应nRMSE为6.44%和7.21%。本研究结果表明抽雄期是玉米叶片花青素含量反演的最佳时期，极限学习机能进一步提升传统模型精度。