基于优化SVR高光谱指数的独尾草叶绿素含量估算

编号 zgly0001569228

文献类型 期刊论文

文献题名 基于优化SVR高光谱指数的独尾草叶绿素含量估算

作者 谭林  何秉宇  刘卫国  庞冬 

作者单位 新疆大学资源与环境科学学院  绿洲生态重点实验室  智慧城市与环境建模自治区高校重点实验室 

母体文献 生态学杂志 

年卷期 2017年02期

年份 2017 

分类号 Q948 

关键词 独尾草  光谱指数  叶绿素含量  优化支持向量回归机模型 

文摘内容 以位于新疆准噶尔盆地腹地的古尔班通古特沙漠为研究区,测定独尾草幼苗期、开花期的叶片光谱反射率和叶绿素含量,分析24种光谱指数与叶绿素含量之间的相关关系,选用相关性较高的光谱指数建立优化支持向量回归机(SVR)估算模型。结果表明:(1)开花期的叶绿素含量高于幼苗期,主要与植被的光合作用有关,开花期的光谱反射率低于幼苗期,两期的光谱反射率符合普遍植物光谱反射率。(2)在幼苗期,GNDVI(green normalized difference vegetation index)与叶绿素含量相关性最高(R~2=0.664);在开花期,GM-2(Gitelson and Merzlyak)与叶绿素含量相关性最高(R~2=0.711)。按相关性排序时,在两期中,决定系数排名前7的光谱指数都相同。(3)将7个敏感光谱指数作为输入因子,通过3种优化算法选择最优参数(c,g),建立优化SVR估算模型:幼苗期和开花期,模型精度都较高,PSO-SVR>GA-SVR>GS-SVR,其中PSO-SVR决定系数最高,均方根误差最小。在幼苗期,PSO-SVR决定系数为0.812,均方根误差为0.728,在开花期,PSO-SVR决定系数为0.841,均方根误差为0.247。说明基于PSO-SVR算法优化后的SVR模型精度高误差小,能较好地对叶绿素含量进行估算,且独尾草叶绿素含量开花期的估算比幼苗期的效果要好。本研究为荒漠植被生态特征的监测估算、时空分布和生化参数反演提供了科学依据和技术支持。