| 基于高光谱数据的荔枝SPAD值快速估测 |
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| 引用本文： | 李丹,彭智平,韩留生,黄继川,刘尉,黄思宇,陈水森.基于高光谱数据的荔枝SPAD值快速估测[J].热带地理,2016(4):710-716. |
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| 作者姓名： | 李丹 彭智平 韩留生 黄继川 刘尉 黄思宇 陈水森 |
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| 作者单位： | 广州地理研究所;广东省农业科学院农业资源与环境研究所 |
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| 基金项目： | 2012年度广东省科学院青年科学研究基金(qnjj201205);国家自然科学基金青年基金项目(41301401) |
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| 摘 要： | 通过分析荔枝叶片的反射光谱曲线与荔枝秋稍老熟阶段叶片SPAD-502叶绿素计读数(SPAD值)之间的关系,探索高光谱数据进行荔枝叶片SPAD值估算的能力。研究4类光谱变量,第1类变量是其他文献中提出的光谱指数,第2类变量是基于波段迭代算法进行波段优化后的新指数,第3类变量是蓝边、黄边和红边("三边")的面积、位置、斜率,第4类变量是二阶导数光谱波峰、波谷区间区间内光谱曲线的面积、最值、最值处波长。结果表明:一阶导数的蓝边斜率和光谱二阶导数提取的490~520 nm范围内光谱数值之和与SPAD值的相关程度也很高(r分别为-0.834和-0.856);对于3种光谱数据处理形式SNV光谱(Standard Normal Variate,SNV)、FD光谱(First Derivative,FD)和SD光谱(Second Derivative,SD),波段迭代算法优化后的最佳四波段双差值指数与SPAD值相关性最好,其中(FD_(516)-FD_(474))-(FD_(684)-FD_(660))与SPAD值的相关系数最高达到0.875,预测模型的确定系数达到0.747,RMSECV为2.375。利用高光谱数据监测荔枝叶片SPAD值是可行的。
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| 关 键 词： | SPAD值 叶片光谱 光谱变量 荔枝 |
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