基于非成像高光谱的高山松叶绿素估算模型研究

编号 zgly0001535961

文献类型 期刊论文

文献题名 基于非成像高光谱的高山松叶绿素估算模型研究

作者 胥喆  舒清态  杨凯博  吴娇娇  张亚红 

作者单位 西南林业大学林学院 

母体文献 西北林学院学报 

年卷期 2017年02期

年份 2017 

分类号 S757 

关键词 高光谱  叶绿素  BP神经网络  相关系数  高山松 

文摘内容 以云南省香格里拉县建塘镇的高山松为研究对象,使用ASD Field Spec 3便携式野外地物光谱仪测定高山松叶片光谱,并在实验室测定叶片样本的叶绿素含量。经光谱分析技术及统计相关分析法进行光谱数据的分析处理,提取原始光谱及一阶微分光谱特征波段和光谱特征变量,建立与叶绿素含量间的单变量估测模型和双隐层BP神经网络预测模型,并采用决定系数(R~2)、均方根差(RMSE)和相对误差(RE)进行精度检验。结果表明,单变量模型以一阶微分光谱反射率的三次函数模型为最优模型,其R~2、RMSE、RE分别为0.511、1.297 6mg/g、10.06%,而基于双隐层BP神经网络最优模型的R~2、RMSE、RE分别为0.637、0.384 1mg/g、9.47%,精度达到90.53%,经比较得出其具有较优的预测能力,充分体现BP模型的可行性,为快速、准确的估测高山松叶绿素含量提供有利的理论依据。