基于无人机高光谱分数阶微分玉米SPAD值估算

以夏玉米为研究对象,基于无人机高光谱数据和野外玉米冠层叶片实测SPAD值,以0.2阶为步长,计算光谱0～2阶分数阶微分,分析其与玉米冠层实测SPAD值之间相关性,筛选相关系数绝对值前10波段为特征波段组合,构建并比较玉米冠层叶片SPAD值的支持向量回归模型(SVR)、反向传播神经网络模型(BPNN)和麻雀优化算法随机森林模型(SSA-RFR)。结果表明,经分数阶微分变换可显著提高与SPAD值相关性,其中以0.6阶698 nm处相关系数绝对值最大;基于分数阶微分模型整体精度高于整数阶模型,其中基于分数阶微分的SSARFR模型精度最高,R²为0.706,较整数阶提高32.46%,RMSE和MRE分别为2.444和3.579%,较整数阶降低13.46%和12.95%。