大豆冠层叶绿素含量高光谱遥感估算模型研究

摘要

以黑龙江省巴彦县为研究区域，实测了黑土区大田条件下，大豆冠层高光谱反射率与叶绿素含量数据，对光谱反射率和微分光谱与叶绿素含量进行相关性分析，并运用一元回归法、多元逐步回归法和BP神经网络法建立了大豆叶绿素含量的反演模型。研究结果表明，大豆冠层叶绿素含量与一阶微分光谱数据的相关系数明显比光谱反射率的高，最敏感的波段为750 nm，相关系数达到0.73；多元逐步回归预测模型的精度优于一元回归模型，确定性系数达到了显著性水平，可以用于大豆叶绿素含量的速测；神经网络模型优于多元逐步回归模型，对叶绿素光谱反射率微分光谱来说，当隐藏层节点为5时，R2为0.94，RMSE=0.78，预测结果趋于稳定，确定叶绿素光谱反射率神经网络模型为最优模型。研究结果对于提高黑龙江省大豆长势监测与遥感估产、保障千亿斤粮食工程、保护我国大豆安全具有重大的理论与现实意义。