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应用光谱指数和机器学习反演紫丁香叶片的叶绿素面密度
被引量：
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作者
杜菲菲
安慧君
李贺新
《东北林业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期75-83,共9页
为无损监测植物叶片叶绿素面密度,及时反映植物的生长状态,以内蒙古农业大学东校区紫丁香(Syringa oblata Lindl.)为研究对象,获取了160枚叶片反射率光谱(350~2500 nm)及其对应的叶绿素面密度数据,在一维和二维光谱指数的基础上引入三...
为无损监测植物叶片叶绿素面密度,及时反映植物的生长状态,以内蒙古农业大学东校区紫丁香(Syringa oblata Lindl.)为研究对象,获取了160枚叶片反射率光谱(350~2500 nm)及其对应的叶绿素面密度数据,在一维和二维光谱指数的基础上引入三维光谱指数(I_(TBI)),基于原始光谱(R)、一阶微分光谱(R_(FD))和二阶微分光谱(R_(SD))构建了全波段不同维度光谱指数,经皮尔逊相关系数法(PCC)筛选出最优光谱指数,构建了海洋捕食者算法优化孪生支持向量机融合模型(MPA-TSVR),并与孪生支持向量回归机(TSVR)、偏最小二乘回归法(PLSR)、反向传播神经网络(BPNN)和支持向量回归机(SVR)模型对比分析。结果表明:不同维度下最优光谱指数与叶绿素面密度间的最大相关系数分别是I_(TBI3)(R_(SD714),R_(SD745),R_(SD700))为0.9015、I_(SRI)(R_(FD704),R_(FD738))为0.8911和R_(FD744)为0.8740。不同预处理下最优光谱指数建模精度由高到低顺序为:R_(SD)、R_(FD)、R,R_(SD)-MPA-TSVR反演效果最佳,测试集决定系数(R^(2))为0.9060,均方根误差(R_(MSE))为3.8827;不同维度下最优光谱指数建模精度由高到低顺序为:三维光谱指数、二维光谱指数、一维光谱指数,I_(TBI3)-MPA-TSVR反演效果最佳,测试集R^(2)为0.9110,R_(MSE)为3.7763,相比于I_(TBI3)-TSVR、I_(TBI3)-PLSR、I_(TBI3)-BPNN和I_(TBI3)-SVR模型更稳定。因此,I_(TBI3)-MPA-TSVR模型可为无损监测紫丁香的生长状态提供参考。
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关键词
紫丁香
叶绿素面密度
光谱指数
海洋捕食者算法
孪生支持向量机
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职称材料
题名
应用光谱指数和机器学习反演紫丁香叶片的叶绿素面密度
被引量：
1
1
作者
杜菲菲
安慧君
李贺新
机构
内蒙古农业大学
内蒙古第二林业和草原监测规划院
出处
《东北林业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期75-83,共9页
基金
国家自然科学基金项目(31660172)。
文摘
为无损监测植物叶片叶绿素面密度,及时反映植物的生长状态,以内蒙古农业大学东校区紫丁香(Syringa oblata Lindl.)为研究对象,获取了160枚叶片反射率光谱(350~2500 nm)及其对应的叶绿素面密度数据,在一维和二维光谱指数的基础上引入三维光谱指数(I_(TBI)),基于原始光谱(R)、一阶微分光谱(R_(FD))和二阶微分光谱(R_(SD))构建了全波段不同维度光谱指数,经皮尔逊相关系数法(PCC)筛选出最优光谱指数,构建了海洋捕食者算法优化孪生支持向量机融合模型(MPA-TSVR),并与孪生支持向量回归机(TSVR)、偏最小二乘回归法(PLSR)、反向传播神经网络(BPNN)和支持向量回归机(SVR)模型对比分析。结果表明:不同维度下最优光谱指数与叶绿素面密度间的最大相关系数分别是I_(TBI3)(R_(SD714),R_(SD745),R_(SD700))为0.9015、I_(SRI)(R_(FD704),R_(FD738))为0.8911和R_(FD744)为0.8740。不同预处理下最优光谱指数建模精度由高到低顺序为:R_(SD)、R_(FD)、R,R_(SD)-MPA-TSVR反演效果最佳,测试集决定系数(R^(2))为0.9060,均方根误差(R_(MSE))为3.8827;不同维度下最优光谱指数建模精度由高到低顺序为:三维光谱指数、二维光谱指数、一维光谱指数,I_(TBI3)-MPA-TSVR反演效果最佳,测试集R^(2)为0.9110,R_(MSE)为3.7763,相比于I_(TBI3)-TSVR、I_(TBI3)-PLSR、I_(TBI3)-BPNN和I_(TBI3)-SVR模型更稳定。因此,I_(TBI3)-MPA-TSVR模型可为无损监测紫丁香的生长状态提供参考。
关键词
紫丁香
叶绿素面密度
光谱指数
海洋捕食者算法
孪生支持向量机
Keywords
Syringe oblate
Chlorophyll content
Spectral Index
MPA
TSVR
分类号
S731.2 [农业科学—林学]
Q945.79 [生物学—植物学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
应用光谱指数和机器学习反演紫丁香叶片的叶绿素面密度
杜菲菲
安慧君
李贺新
《东北林业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
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