基于多元线性回归和随机森林的苹果叶绿素含量高光谱估测方法比较

文献类型： 中文期刊

第一作者： 裴浩杰

作者： 裴浩杰;冯海宽;李长春;李振海;杨贵军;王衍安;郭建华

作者机构：

关键词： 苹果叶片;高光谱;叶绿素;MLR;RF

期刊名称： 江苏农业科学

ISSN： 1002-1302

年卷期： 2018 年 17 期

页码： 224-230

收录情况： 北大核心

摘要： 叶绿素含量是果树营养胁迫和光合作用等生理状态的良好指示剂。为快速准确地估测苹果叶片叶绿素含量,利用采集的苹果叶片光谱和叶片叶绿素含量数据,通过分析原始光谱与叶绿素含量的相关性,筛选出554、708、995 nm 3个最佳敏感波段,构建基于原始光谱敏感波段的多元线性回归(multivariable linear regression,简称MLR)模型和随机森林(random forest,简称RF)模型,用于叶绿素含量估测;使用相关系数绝对值(absolute value of correlation coefficient,简称|r|)和RF的袋外数据(out of bag,简称OOB)重要性分别对植被指数与叶片叶绿素含量的关联性进行分析,筛选植被指数,然后使用MLR和RF算法构建模型,依次增加植被指数的输入数,筛选出10个植被指数的MLR最优模型和5个植被指数的RF最优模型;比较上述4个模型的估测精度。基于原始光谱的MLR模型和RF模型以及基于植被指数的MLR最优模型和RF最优模型建模的R2分别为0.578、0.527,0.602、0.609,RMSE分别为8.240、8.728,8.004、7.930μg/cm~2,4个模型建模精度相近。在模型验证方面,4个模型的R2分别为0.899、0.411、0.854、0.843,RMSE分别为8.297、14.455、11.242、11.034μg/cm~2。基于原始光谱的MLR模型的叶绿素含量估测精度高于其他3个模型,能够精确地估测苹果叶片叶绿素含量。另外,基于植被指数的MLR模型和RF模型对苹果叶片叶绿素含量估测也具有一定的应用潜力。

分类号： S661.1

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