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基于SPA-PLSR的小麦叶片含水率敏感波段筛选方法研究

作  者:
吴剑飞
单  位:
安徽理工大学空间信息与测绘工程学院
关键词:
冬小麦;叶片含水率;光谱指数;连续投影法
摘  要:
植被叶片含水率的准确快速获取对于作物长势情况诊断有重要意义.本研究对孕穗-抽穗期的冬小麦原始高光谱数据进行3种变换处理,采用连续投影法(SPA)和双波段光谱指数筛选出与含水率相关性较高的波段组合,对敏感波段组合和全波段进行建模.结果表明:经SPA筛选的敏感波段占全波段总数的2%以下,结合偏最小二乘回归(PLSR)构建的叶片含水率反演模型SPA-PLSR预测效果最好,最高预测决定系数达0.9453,高于以双波段组合和全波段所建模型的预测精度.连续投影法在提取与叶片含水率相关的敏感波段方面有良好表现,因此,利用波段筛选算法获取的波段所建模型反演冬小麦叶片含水率是可行的,可为准确快捷估算农田旱情和灌溉决策提供参考.

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