基于近红外光谱和SPA算法的棉花叶面积指数定量分析

棉花叶面积指数是作物长势诊断和产量预测的重要参数。运用近红外光谱仪测定不同生育时期的棉花冠层光谱反射率,通过连续投影算法从1 557个近红外光谱波长中提取出5个有效特征波长,然后用最小二乘法对叶面积指数进行建模。将连续投影算法和最小二乘法(简称SPA-PLS)模型与全光谱建立的PLS模型预测结果进行比较,预测相关系数(r)由0.801 23提高到0.928 27,预测均方根误差(RMSEP)由0.501 22降低到0.294 7,建模均方根误差(RMSPCV)由0.425 33降低到0.294 20。结果表明,SPA-PLS模型仅用占全波段0.32%的特征波长建模,不仅缩短了运算时间,而且模型精度、预测能力和稳定性均得到明显提高。