准确获取及预测光合色素含量可为精细化种植管理提供数据依据,为探究花生冠层叶片色素吸收特征,该研究以开花下针期的花生冠层叶片为研究对象,以ASD Field Spec4野外便携式高光谱仪采集的光谱数据为数据源,进行花生叶片叶绿素含量和类...准确获取及预测光合色素含量可为精细化种植管理提供数据依据,为探究花生冠层叶片色素吸收特征,该研究以开花下针期的花生冠层叶片为研究对象,以ASD Field Spec4野外便携式高光谱仪采集的光谱数据为数据源,进行花生叶片叶绿素含量和类胡萝卜素含量反演。通过对比7种单一筛选特征波长变量算法及结合4种模型(PLSR、SVR、GBDT和XGBoost)的结果,优选出3种算法进行两两耦合。结果表明:1)在单一算法试验中IRIV、UVE和GA算法结果较优;2)在耦合算法试验中UVE-IRIV、GA-IRIV和GA-UVE方法都能有效降维,且模型稳定性提升。在叶绿素含量反演模型中,GA-IRIV-XGBoost模型精度最高,R^(2)=0.622,RMSE=0.235 mg/g;在类胡萝卜素含量反演模型中,UVE-IRIV-XGBoost模型精度最高,R^(2)=0.575,RMSE=0.056 mg/g;3)比较两种色素反演模型的预测精度,表明叶绿素的预测精度优于类胡萝卜素。该结果可为快速、准确预测花生叶片光合色素含量提供一种方法。展开更多
文摘准确获取及预测光合色素含量可为精细化种植管理提供数据依据,为探究花生冠层叶片色素吸收特征,该研究以开花下针期的花生冠层叶片为研究对象,以ASD Field Spec4野外便携式高光谱仪采集的光谱数据为数据源,进行花生叶片叶绿素含量和类胡萝卜素含量反演。通过对比7种单一筛选特征波长变量算法及结合4种模型(PLSR、SVR、GBDT和XGBoost)的结果,优选出3种算法进行两两耦合。结果表明:1)在单一算法试验中IRIV、UVE和GA算法结果较优;2)在耦合算法试验中UVE-IRIV、GA-IRIV和GA-UVE方法都能有效降维,且模型稳定性提升。在叶绿素含量反演模型中,GA-IRIV-XGBoost模型精度最高,R^(2)=0.622,RMSE=0.235 mg/g;在类胡萝卜素含量反演模型中,UVE-IRIV-XGBoost模型精度最高,R^(2)=0.575,RMSE=0.056 mg/g;3)比较两种色素反演模型的预测精度,表明叶绿素的预测精度优于类胡萝卜素。该结果可为快速、准确预测花生叶片光合色素含量提供一种方法。
