基于地面高光谱数据的油茶炭疽病病情指数反演

编号 zgly0001420359

文献类型 期刊论文

文献题名 基于地面高光谱数据的油茶炭疽病病情指数反演

作者 伍南  刘君昂  闫瑞坤  臧卓 

作者单位 中南林业科技大学林业生物技术湖南省重点实验室  中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心 

母体文献 植物保护 

年卷期 2012年05期

年份 2012 

分类号 S763.7 

关键词 高光谱  油茶炭疽病  主成分分析  BP神经网络  病情指数  反演 

文摘内容 使用FieldSpec HandHeldTM地物光谱仪采集不同发病程度的油茶冠层光谱数据,并实地调查油茶炭疽病病情指数,将光谱数据进行一阶微分与滑动平均滤波相结合的预处理,提取与病情指数相关性较高的敏感波段,并采用主成分分析法(principal component analysis,PCA)对敏感波段的光谱数据进行降维,分别以敏感波段和PCA降维处理后的敏感波段作为输入变量建立了病情指数的BP神经网络反演模型。两种建模方法建立的BP神经网络模型计算出的预测值与观测值之间的决定系数(R2)均达99%以上。精度检验证明,以PCA降维所得到的前10个主成分作为输入变量建立的10-7-1三层BP神经网络模型预测精度更高,模型计算出的预测值与观测值之间的决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)分别为0.998 6和0.814 8。该研究表明,利用地面高光谱数据结合主成分分析和BP神经网络算法反演油茶炭疽病病情指数是一种有效的方法。