基于无人机多光谱的华北平原花铃期棉花叶片SPAD建模方法研究

华北平原地区棉花叶片SPAD光谱特征有待探明,其最适宜建模方法亦有待研究。笔者针对华北平原棉区,基于无人机多光谱探索其叶片SPAD光谱特征和最佳建模方法。以德州市夏津县大李庄棉区为研究区,利用无人机获取棉花花铃期的多光谱图像,同步测定棉花叶片SPAD值;对原始光谱进行预处理并组合构建光谱指数,进而采用相关分析筛选出6个棉花SPAD特征光谱指数;分别采用BP神经网络(BPNN)、多元逐步回归(MSR)和支持向量机(SVM)方法构建棉花SPAD值定量分析模型,并对模型验证、对比,优选最佳模型和建模方法,进而定量分析研究区棉花叶片SPAD空间分布。结果表明:棉花叶片SPAD的特征波段为红光和红边波段;入选模型的特征光谱指数为r、r*reg、(reg-r)/(reg+r)、r-g、r/g、$\sqrt{r^{2}+g^{2}}$;对比3种建模方法,BPNN模型精度最高,其建模集R²、RMSE分别为0.747、4.568,验证集R²、RMSE、RPD分别为0.758、4.142、2.135,确定为棉花叶片SPAD的最佳模型。基于BP神经网络模型进行棉花叶片SPAD的空间分布反演,反演值与实测值具有高度一致性,拟合结果较好。BP神经网络可以作为基于无人机多光谱的华北平原棉花叶片SPAD建模的优选方法,该研究可促进棉田定量遥感和棉花长势监测。