采用RNCA-PSO-ELM的水稻叶绿素光谱特征分析与反演

为探索有效的水稻叶绿素光谱特征选择方法与含量反演建模,解决东北粳稻叶绿素含量无人机遥感监测等问题,该研究利用沈阳农业大学卡力玛水稻实验站2018-2020年无人机（Unmanned Aerial Vehicle,UAV）水稻冠层高光谱数据及地面样本数据,设计了基于正则近邻成分分析的光谱特征选择方法,优化了其损失函数与正则化参数,获得水稻叶绿素不同含量的特征波段,并以此为输入,构建粒子群优化极限学习机叶绿素含量反演模型。结果表明：正则近邻成分分析算法具有较好的特征选择能力,其损失函数为均方误差损失函数、正则化参数值为0.306时,特征选择效果最佳,初选出权重非零的16个特征波段;进一步以叶绿素极限学习机反演精度为判据,优选出权重最高的6个特征波段：710、716、508、798、532和708 nm;应用粒子群优化算法优化了极限学习机模型的输入权值和阈值偏差,粒子群算法正交试验种群规模（POP）、惯性权重（IW）、学习因子（C1,C2）和速度位置相关系数（MC）的优选结果分别为50、1.5、1.3、3.5和0.6;基于正则近邻成分分析-粒子群优化极限学习机叶绿素含量反演结果的RMSE和R2分别为9.549 mg/L、0.891。研究结果可为基于无人机平台的高通量作物监测提供理论依据,并为筛选无人机高光谱波段实现作物长势参数快速估测提供参考。