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基于多光谱数据的玉米叶绿素含量相关性研究

张明  
【摘要】:光谱遥感技术具有分辨率高、光谱连续性强和数据信息丰富的特点,能动态、快速、准确、及时地提供地物数据信息,是农业中获取信息的有效手段。光谱遥感技术可以探测到作物叶片生长过程中的生理化学变化,能有效的通过光谱数据反应出叶片水分、叶绿素、微量元素的含量及其变化,使叶片表达出相应的光谱响应曲线。依据光谱技术的这些特性,我们可以及时了解作物生长过程中的营养状况。目前,通过光谱技术对叶片叶绿素含量的研究成果较多,研究人员主要利用光谱反射率来进行建模,然后利用模型分析叶绿素含量并进行预测。本文以多光谱相机拍摄的玉米叶片图像为数据来源,分别在玉米成长最重要时期(出苗期、营养生长期、抽穗期)获取三组数据,首先,从每张图片上取十五到二十个样本点,得到图像每个点的八个波长(425nm-850nm)下的灰度值;同时,使用SPAD叶绿素仪对叶片的叶绿素进行测定。然后,采用线性回归分析方法构建预测模型,分析灰度值与叶绿素含量的线性关系,获得光谱各数据波长和叶绿素含量的线性方程;采用主成分分析法定量分析出不同波长对叶绿素含量的影响程度,接着找到了影响叶绿素含量的敏感波长,在出苗期敏感波段为425nm、475nm、550nm、575nm、615nm、675nm;营养生长期敏感波段为425n m、550nm、615nm、675nm;抽穗期敏感波段为550nm、675nm。最后,根据叶绿素值我们把数据分为5类,采用支持向量机(SVM)进行数据训练和测试,成功实现了对玉米三个不同生长期叶绿素含量预测。


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