基于多光谱和高光谱的茶树越冬期REC、SPAD和MDA预测模型

文献类型： 中文期刊

第一作者： 徐阳

作者： 徐阳;毛艺霖;李赫;王玉;王双双;钱文俊;丁兆堂;范凯

作者机构：

关键词： 茶树;多光谱成像;高光谱成像;机器学习;无损检测;抗寒性

期刊名称： 光谱学与光谱分析

ISSN： 1000-0593

年卷期： 2025 年 45 卷 001 期

页码： 256-263

收录情况： EI ; SCI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 抗寒生理指标的测定是评价茶树抗寒性的重要途径。传统上，茶树抗寒性的评价方法主要是通过测定茶树在低温胁迫下的理化参数。然而，这些方法不仅费时费力，而且具有破坏性。该研究建立了一种基于多光谱和高光谱成像技术的茶树抗寒性REC、 SPAD、 MDA预测模型。首先，采集了低温胁迫下32份育种材料的多光谱与高光谱图像，并测定相应茶树叶片的REC、 SPAD、 MDA、 SP和SS含量。其次，对其中的高光谱图像数据采用MSC、 SNV、 S-G、 1-D和2-D五种方法进行光谱预处理，采用UVE和SPA两种方法筛选特征波段。最后，分别对多光谱和高光谱数据采用SVM、 RF和PLS算法建立茶树抗寒性REC、 SPAD、 MDA预测模型。结果表明，（1）MSC、 SNV、 S-G、 1-D和2-D联合预处理后的光谱更加稳定，峰谷更加突出，模型的准确性和可靠性更高；（2）UVE算法筛选的特征波段数量最多，而SPA算法筛选的特征波段数量最少，更适合高光谱数据建立回归模型；（3）RF模型在多光谱成像预测叶片的REC（Rp=0.735 2, RMSEP=0.077 1）、 SPAD（Rp=0.502 9, RMSEP=6.681 8）和MDA含量（Rp=0.784 6, RMSEP=8.885 3）方面具有最高的精度；SPA-SVM模型在高光谱成像预测叶片的SPAD（Rp=0.734 9, RMSEP=4.154 6）和MDA（Rp=0.685 8, RMSEP=8.548 8）方面具有最高的精度，SPA-PLS模型在预测REC（Rp=0.629 8, RMSEP=0.066 9）方面具有最高的精度。因此，基于多光谱、高光谱成像和机器学习算法的REC、 SPAD、 MDA预测模型提供了一种准确、无损和高效的方法，对茶树抗寒性评价具有重要意义。

分类号： S571.1%TP181%TP391.41

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