基于EMD-SD光谱的玉米叶片叶绿素含量GA-BP模型反演

叶绿素是作物进行光合作用所需的主要色素,BP神经网络（BPNN）是较为新颖的反演叶绿素含量的方法。为研究反演精度更高的叶绿素含量反演模型,将经验模态分解（EMD）与光谱微分（SD）结合来提高输入因子与叶绿素含量的相关性,并使用遗传算法（GA）优化BPNN得到GA BP模型以获得最优初始权值阈值。将光谱数据EMD后进行一阶微分变换得到EMD SD光谱,选择与叶绿素含量相关系数超过06的5个波段处的EMD SD值作为GA BP模型的输入因子,隐含层节点数为7,多次训练取最优个体适应度值最低的GA BP模型来反演玉米叶片叶绿素含量。GA BP模型反演得到的预测值与实测值之间的判定系数（R2）最高,达到0818,均方根误差（RMSE）仅为2442,平均相对误差（e）为5436%。研究表明,EMD SD光谱作为GA BP模型的输入因子,与线性模型MLR和未优化的BP模型相比反演精度最高,验证了基于EMD SD光谱的GA BP模型提高玉米叶片叶绿素含量反演精度的可行性。     

基于GA-BP神经网络高光谱反演模型分析玉米叶片叶绿素含量

叶绿素是评价玉米健康状况的重要生理生化参数,而快速、准确检测玉米叶片叶绿素含量,是实现玉米长势及健康状况精准诊断的关键。为提高玉米叶片叶绿素含量的高光谱反演精度,以玉米试验小区为基础,测定了东北地区玉米不同生长期的叶片光谱反射率及其对应的叶绿素含量。首先采用一阶微分方法提取光谱特征,构建9种高光谱特征参数(Db、Dy、Dr、λb、λy、λr、SDb、SDy和SDr),并分析一阶微分光谱、高光谱特征参数与叶绿素含量间的相关关系,优选出与叶绿素含量相关性较高的3种特征参数作为自变量,分别为535nm处的一阶微分值、蓝边内最大一阶微分值Db、蓝边面积SDb,叶绿素含量实测值作为因变量,随后采用遗传算法对BP神经网络进行优化,建立BP神经网络(BPNN)和遗传算法优化的BP神经网络(GA-BPNN)反演模型,并对模型进行验证;再结合主成分回归(PCR)和偏最小二乘回归(PLSR)模型进行比较。结果表明:叶绿素含量与一阶微分光谱在535nm处具有最大相关系数(R=-0.738),并且与特征参数Db、SDb呈显著相关,相关系数R分别为-0.732和-0.728;遗传算法可以有效地对BPNN初始权值随机化、易陷入局部极值等不足实现优化,并为其定位出理想的搜索空间;GA-BPNN模型的建模集与验证集R2分别为0.878和0.898,RMSE为0.731,与其他反演模型相比,GA-BPNN模型的稳定性和预测能力均表现最好,可为定量预测玉米叶片叶绿素含量提供一定的理论和技术依据。     

基于思维进化优化BP神经网络的大豆叶片叶绿素含量高光谱反演

为进一步研究优化神经网络算法在植物生化参量高光谱反演当中的应用问题,运用遗传算法和思维进化算法对BP神经网络进行优化来构建大豆叶片叶绿素含量反演模型。利用实测光谱数据和对应叶绿素数据建立训练数据集,然后分别使用遗传算法和思维进化算法对BP神经网络进行优化训练,将训练好的模型用于叶绿素含量估算。结果表明,基于思维进化优化BP神经网络模型能准确预测叶绿素含量,且模型最稳定,能够解决小样本情况下叶绿素含量估算问题,并保证估算精度,可以作为大豆叶片叶绿素含量估算的一种新的参考方法。     

玉米叶片叶绿素含量的高光谱反演模型探究

叶绿素含量是绿色植物生长状态的一个重要指标。首先在实验室采集玉米叶片高光谱数据和测定叶绿素含量,并对光谱数据进行对数一阶微分变换,对比选取建模反演因子。根据选定的反演因子采用线性回归、模糊识别和BP神经网络方法建立了玉米叶片叶绿素含量高光谱反演模型,并计算出模型的精度。结果表明,有较好非线性映射能力的BP神经网络反演模型能够高精度地反演出玉米叶片中的叶绿素含量。BP神经网络模型叶绿素含量预测和实测叶绿素含量的平均绝对误差(e)为1.126,决定系数(R2)为0.902,均方根误差(RMSE)为1.375。玉米叶片叶绿素含量与高光谱数据并非线性关系,BP神经网络反演模型能够较好地运用到叶片叶绿素含量反演中。     

基于高光谱成像技术的油菜叶片叶绿素含量预测

叶绿素是作物生长中的重要因素,可用于实时监测作物的生长状况。以常规高油酸油菜品种为材料,采用大田试验研究油菜叶片在不同栽培措施下幼苗期、蕾薹期叶片的光谱响应,通过计算反射光谱及其反射光谱的一阶导数与SPAD值的相关性,结合逐步回归挑选出油菜叶片敏感波段,并计算光谱指数。采用一元线性回归和神经网络建立叶绿素含量估算模型。结果表明,由光谱指数所构建的神经网络叶绿素估算模型,精度评价结果均显示比较高的水平,幼苗期反射率光谱指数构建的模型精度最高,决定系数R2为0807 0,均方根误差（RMSE）为1131 5,蕾薹期一阶导数光谱指数构建的模型精度最高,决定系数R2为 0873 2, 均方根误差（RMSE）为1322 3,在蕾薹期和幼苗期通过构建BP神经网络模型能够较好的对油菜叶绿素进行反演。为利用高光谱技术大范围监测油菜叶绿素含量提供了一定的理论依据。     

基于高光谱的琯溪蜜柚叶片磷素含量估算模型研究

蜜柚叶片磷素(phosphorus,P)含量是准确诊断和定量评价生长状况的重要指标,为快速、无损、精确地估测磷素含量,需要建立蜜柚叶片磷素含量高光谱估算模型。基于蜜柚叶片高光谱数据和磷素含量实测数据,提取原始光谱及一阶微分光谱特征波段和光谱特征变量,构建单变量估算模型、偏最小二乘回归模型和BP神经网络回归模型,并确定蜜柚叶片磷素含量最佳估算模型。在350～1 050 nm波段,原始光谱和一阶微分光谱与叶片磷素含量在可见光范围内有多波段相关性显著,并出现多个极值。原始光谱敏感波长为549和718 nm,一阶微分的敏感波长为528、703和591 nm。在建立的回归模型中,选择决定系数较高的模型进行精度检验,其中BP神经网络模型的拟合R²(0.775 9)最大,偏最小二乘估算模型的拟合R²(0.749 9)次之。综合建模精度和模型检验精度,确定BP神经网络模型为蜜柚叶片磷含量的最佳估算模型,建模和验证的R²分别为0.71和0.775 9;其次为偏最小二乘估算模型,建模和验证的R²分别为0.64和0.74...     

冬小麦冠层叶绿素质量分数高光谱遥感反演研究

叶绿素质量分数是评估冬小麦生长状况和预测产量的重要参数,估算叶绿素质量分数对于冬小麦的生长监测具有重要意义。利用SPAD-502叶绿素仪和SVCHR 1024i型便携式高光谱仪对冬小麦冠层叶绿素质量分数和光谱特征进行田间测量,分别利用回归分析方法和BP神经网络方法搭建冬小麦叶绿素质量分数的估算模型,并将模型估算的叶绿素质量分数与田间实测的叶绿素质量分数进行对比,分析反演精度,从中筛选出精度最高的模型。结果表明:基于BP神经网络的冬小麦冠层叶绿素质量分数估算模型拟合精度要优于其他7种基于植被指数的估算模型,其相关系数(R)为0.961 4,均方根误差(RMSE)为1.875 4,相对误差(RE)为2.815 2%,以及检验方程的决定系数(R~2)为0.704 8,RMSE为1.744 6,RE为2.845 1%。研究结果为估测冬小麦冠层叶绿素质量分数提供参考,从而为冬小麦叶绿素质量分数的实时、快速、无损监测奠定基础。     

基于高光谱图像的枸杞叶片叶绿素含量估算模型

为高效无损获得枸杞叶片叶绿素含量,基于无人机搭载高光谱成像仪实拍的宁夏枸杞叶片高光谱图像,结合手持叶绿素仪测定的叶片叶绿素含量,通过对高光谱图像进行特征波段选取并利用光谱微分技术处理,以反射率一阶导数为输入变量,设置不同训练集及数量,选用BP、Elman两种神经网络并分别用遗传算法(GA)、粒子群优化算法(PSO)进行优化,通过预测效果比较确定枸杞叶绿素含量预测的最优模型。结果表明,相比于传统的BP、Elman神经网络,优化后的模型预测结果更好,尤其PSO-Elman模型,预测模型变量为原始反射率与反射率一阶导数的R²分别为0.91408、0.98967。本研究结果可为宁夏枸杞的生产管理提供一定的技术支持。     

基于PCA-WNN的玉米叶片叶绿素含量遥感反演建模方法

为寻找一种准确、非破坏性的叶绿素含量获取方法,实时掌握作物的生理状况,研究一种基于PCAWNN的玉米叶片叶绿素含量遥感反演模型。利用SVC HR-1024I光谱仪采集盆栽玉米叶片光谱,同时用SPAD-502便携式叶绿素计测定叶绿素含量。从包络线去除、微分处理后的光谱曲线中提取7个光谱特征参数(SCPs)并与修改型土壤调节植被指数(MSAVI)、归一化差值植被指数(NDVI)、修正植被指数(MVI)、比值植被指数(RVI)、差值植被指数(DVI)5种植被指数分别结合主成分分析(PCA),并提取前4个主分量作为小波神经网络(WNN)的输入因子,以Morlet母小波基函数作为激励函数,建立隐含层节点数为3的PCAWNN模型反演玉米叶片叶绿素含量。通过精度检验,表明7个SCPs与MSAVI组合的建模精度最高,验证小波神经网络反演玉米叶绿素含量的可行性以及其预测精度比BP神经网络更好。     

基于随机森林算法的冬小麦叶片氮含量遥感估算研究

精确、快速估算冬小麦叶片氮含量,对冬小麦长势监测及田间管理指导具有重要的研究意义。为精确反演冬小麦叶片氮含量(leaf nitrogen content,LNC),本文利用遥感方法 ,依托不同氮处理水平对冬小麦的影响试验,基于获取的高光谱遥感数据和LNC地面实测数据,对比分析光谱指数与随机森林算法(random forest,RF)反演冬小麦叶片氮含量的精度和稳健性。结果表明,以敏感波段496 nm和604 nm为自变量,利用随机森林算法构建的LNC回归模型精度较光谱指数法有了大幅提高,模型的建模精度为R2=0.922,均方根误差为0.290;验证精度为R2=0.873,均方根误差为0.397,并且相对分析误差值为2.220,表明将敏感波段与随机森林算法组合构建的反演模型能较好地反演冬小麦叶片氮含量。     

西双版纳普洱茶叶片生化参数高光谱估测模型研究

以西双版纳普洱茶为研究对象,利用ASD Field Spec 3地物光谱仪采集叶片高光谱数据,采用导数光谱分析技术对光谱数据进行处理,在实验室测定相应的茶氨酸和氮素含量,分析普洱茶叶片生化参数与原始光谱、光谱一阶微分、光谱对数一阶微分以及高光谱特征变量间的相关性,并利用遗传算法优化的BP神经网络建立了茶氨酸含量和氮素含量的高光谱估测模型。结果表明:普洱茶叶片生化参数含量与高光谱原始反射率间相关性弱,但与光谱一阶微分、光谱对数一阶微分和高光谱特征变量在可见光、近红外波段范围内相关性较强;遗传算法优化下的BP神经网络模型对普洱茶叶片生化参数的估测精度优于普通BP神经网络模型,茶氨酸含量估测精度RMSE为0.21 mg/g,R~2为0.73,氮素含量估测精度RMSE为0.36 g/kg,R~2等于0.88。     

冬小麦叶片氮含量遥感估算方法对比研究

精确、快速估算冬小麦叶片氮含量,对冬小麦长势监测及田间管理指导具有重要的研究意义。为精确反演冬小麦叶片氮含量（leaf nitrogen content , LNC）,该文利用遥感方法,依托不同氮处理水平冬小麦试验,基于获取的高光谱遥感数据和LNC地面实测数据,对比分析光谱指数与随机森林算法（random forest , RF）反演冬小麦叶片氮含量的精度和稳健性。结果表明,以敏感波段496 nm、604 nm为自变量,利用随机森林算法构建的LNC回归模型精度较光谱指数法有了大幅提高,模型的建模精度为R2=0.922,RMSE=0.290,验证精度为R2=0.873,RMSE=0.397,并且相对分析误差RPD值为2.22,表明将敏感波段与随机森林算法组合构建的反演模型能较好反演对冬小麦LNC。     

基于高光谱的苹果叶片叶绿素含量估算

以2012、2013年山东省肥城市潮泉镇下寨村的苹果叶片为研究对象,分析叶片叶绿素含量与原始光谱反射率、连续统去除光谱之间的相关性,探索苹果叶片叶绿素含量的估算模型。结果显示:苹果叶片叶绿素含量与原始光谱相关性最好的波段在553、711和1 301 nm处,其中,以711 nm处的光谱所建立的模型最佳(R2=0.88);与连续统去除光谱相关性最好的波段在553、738和801 nm处,其中,以738 nm处的光谱所建立的模型最佳(R2=0.94)。根据相关性所选的敏感波段,利用随机森林(random forest,RF)建立基于以上6个波段的叶绿素含量预测模型(R2=0.94)。对所建立的711 nm、738 nm、RF算法估算模型进行检验,结果表明,利用RF建立的苹果叶片叶绿素含量模型最佳(R2=0.54)。     

基于高光谱的春小麦抽穗期叶绿素含量估算方法

对高光谱数据进行预处理是提升高光谱建模精度十分必要且有效的途径。利用高光谱技术分析春小麦作物光谱及其叶绿素含量的变化,对原始光谱反射率及对应的对数、倒数、平方根、对数倒数等4种数学变换及其一阶、二阶微分进行预处理运算,分析春小麦叶片叶绿素含量与预处理后的光谱数据相关性,基于选取的敏感波段对春小麦抽穗期叶绿素含量进行偏最小二乘回归法、BP神经网络2种方法建模并进行模型验证及比较。结果表明:对原始光谱数据数学变换的微分预处理可以明显提高春小麦叶片叶绿素含量与光谱反射率的相关性;通过显著性检验的敏感波段数量经一阶、二阶微分预处理呈现明显增加趋势,对应数学变换的波段数量有所不同;对数变换的二阶微分处理所建立的PLSR模型为最优模型,该模型精度参数为决定系数R■=0.93,校正均方根误差RMSE_c=2.53,预测决定系数R~2_p=0.91,预测均方根误差RMSE_p=2.41,相对分析误差RPD=3.20。说明数学变换的微分预处理过后的模型精度和稳健性有了大幅度的提升,并且运用在高光谱遥感反演春小麦抽穗期叶片叶绿素含量上是可行的。     

东北水稻叶片SPAD遥感光谱估算模型

为通过构建高精度SPAD遥感估算模型,实现对水稻叶片叶绿素含量进行实时无损的监测,以东北地区多时期不同施氮水平下水稻叶片光谱反射率为研究对象,采用回归模型与BP神经网络算法构建不同输入量的SPAD高光谱估算模型,通过模型精度评价指标决定系数R~2、均方根误差RMSE,确定最优输入量和最优模型。结果表明:1)不同品种水稻成熟时期不同导致在孕穗期和抽穗期之间光谱反射率出现差异;2)回归模型中以DVI(D755,D930)为变量建立多项式模型估算精度最高;3)与回归模型相比,不同波长处单波段反射率作为输入量的BP神经网络模型估算精度显著提高,R~2为0.98。BP神经网络模型在隐藏节点数为7时估算精度达到稳定,在可见光和近红外处经过不同波段反射率作为输入量的尝试说明神经网络模型较为稳定,可以用来反演叶绿素相对含量。     

基于PROSAIL模型的水稻叶片生物量反演

为解决水稻叶片生物量反演模型普遍存在的泛用性与机理性较差的问题,利用无人机高光谱遥感平台获取水稻冠层400～1 000 nm的高光谱反射率信息,对PROSAIL模型进行参数敏感性分析,根据分析结果利用连续投影法提取敏感波段,在此基础上,结合PROSAIL作物辐射传输模型与水稻高光谱数据,运用秃鹰算法（BES）对PROSAIl模型的生物量参数进行数值优化,从而快速、精准实现水稻关键生育期的叶片生物量反演。结果显示：运用改进Sobol方法对水稻叶片生物量进行全局敏感性分析,敏感区间为700～1 000 nm。对敏感区间内光谱利用连续投影法提取了750、788、898、940、962、999 nm等6个水稻叶片生物量特征波长。结合PROSAIL模型与BES优化算法,构建了PROSAIL-BES数值优化方法。以水稻特征波段光谱反射率为模型输入,通过PROSAIL-BES数值优化方法对PROSAIL模型参数进行校正,叶片生物量反演结果 R2为0.694,RMSE为0.002。结果表明,与传统机器学习模型的反演结果对比,PROSAIL-BES数值优化方法具有更好的反演精度,在水稻生物量反演领域具有...     

基于非成像高光谱的高山松叶绿素估算模型研究

以云南省香格里拉县建塘镇的高山松为研究对象,使用ASD Field Spec 3便携式野外地物光谱仪测定高山松叶片光谱,并在实验室测定叶片样本的叶绿素含量。经光谱分析技术及统计相关分析法进行光谱数据的分析处理,提取原始光谱及一阶微分光谱特征波段和光谱特征变量,建立与叶绿素含量间的单变量估测模型和双隐层BP神经网络预测模型,并采用决定系数(R~2)、均方根差(RMSE)和相对误差(RE)进行精度检验。结果表明,单变量模型以一阶微分光谱反射率的三次函数模型为最优模型,其R~2、RMSE、RE分别为0.511、1.297 6mg/g、10.06%,而基于双隐层BP神经网络最优模型的R~2、RMSE、RE分别为0.637、0.384 1mg/g、9.47%,精度达到90.53%,经比较得出其具有较优的预测能力,充分体现BP模型的可行性,为快速、准确的估测高山松叶绿素含量提供有利的理论依据。     

基于分数阶微分的葡萄叶片SPAD值高光谱遥感反演研究

【目的】探明高光谱遥感技术反演葡萄叶片叶绿素含量的可能性,构建葡萄叶片叶绿素含量反演模型,为快速且无损估测葡萄长势提供技术参考。【方法】以西南山区成熟期葡萄叶片为研究对象,同步获取冠层叶片高光谱数据和SPAD值,研究不同分数阶(0.0～1.4阶,步长0.2阶)微分光谱反演葡萄叶片SPAD值的能力,构建多个基于特征波段和光谱指数的单因素模型及基于连续投影算法的多因素模型。【结果】不同SPAD值葡萄叶片原始光谱曲线整体一致,在可见光区域反射率较低而在近红外区域反射率高;可见光、近红外区域反射率与SPAD值分别呈反比和正比;随着分数阶上升,特征波段由近红外向红边靠近,光谱指数由近红外与蓝光组合变更为近红外与绿光组合,单因素模型建模变量相关性呈先升后降趋势,在0.6阶达峰值;除0.6与0.8阶外,其余分数阶微分光谱单因素模型建模变量均为DSI;多因素模型优于单因素模型,机器学习算法可提升传统回归模型精度,所有模型以0.6阶下SPA-GA-XGBoost回归模型精度最优,其建模与验证R²分别为0.79和0.75,相应均方根误差(nRMSE)分别为15.54%和14.45%。...     

基于高光谱的小麦旗叶净光合速率的遥感反演模型的比较研究

植物净光合速率是植物生产的基础,是体现植物生长状况的重要生理指标。本文将小麦旗叶高光谱波段反射率进行一阶导数变换后与净光合速率（Pn）进行相关性分析确定敏感波段,分别采用二次多项式逐步回归（QPSR）、偏最小二乘法（PLSR）、BP神经网络法（BPNN）3种方法构建小麦旗叶的净光合速率反演模型,并对3种模型的预测精度进行比较分析。结果表明：（1）将小麦旗叶的原始光谱进行一阶导数变换后与Pn进行相关性分析确定的敏感谱区集中在750~925 nm之间,确定的6个敏感波段分别是：760、761、767、814、815、889 nm;（2）基于QPSR、PLSR、BPNN3种方法以及敏感波段的反射率一阶导数构建的Pn估测模型预测精度都较高,说明用这3种方法以及敏感波段对Pn的估测是可行的,其中模型估算能力顺序为QPSR > BPNN > PLSR,说明小麦旗叶Pn的最佳高光谱分析模型为小麦叶片750~925 nm反射率一阶导数变化后的QPSR模型。     

基于人工神经网络的CHRIS数据内陆水体叶绿素浓度反演研究

利用BP神经网络和CHRIS高光谱数据反演了富营养化非常严重的太湖梅梁湾地区叶绿素A浓度。首先计算了CHRIS模式2的18个波段与叶绿素A浓度的皮尔森相关系数,选择CHRIS的前5个波段和第13波段的反射率值作为神经网络的输入,以野外测量的叶绿素A浓度为神经网络的输出。实验表明,BP神经网络具有很好的非线性拟合能力,叶绿素A浓度的反演精度相对误差仅为22%,明显优于传统的多项式模型,显示BP神经网络与CHRIS高光谱数据结合的方法在内陆水体水质参数反演领域的应用具有相当的优势。