基于高光谱的大叶女贞叶片水分定量测定

摘要

较传统水分化学检测法相比,高光谱是一种新兴的简单、快速、无损、原位的绿色检测方法.大叶女贞是一种具有经济、医药、欣赏价值的树种,研究价值较高,然而有关高光谱对其的研究鲜有报道,将其作为研究对象,利用可见近红外高光谱采集40个叶片样本的高光谱数据,利用ENVI 4.7从中提取出反射光谱数据,在MATLAB7.0平台对光谱数据进行直接正交信号校正(DOSC)预处理后,采用共生矩阵法(SPXY)选取30个样本作为建模集,其余作为预测集,构建支持向量回归(SVR)模型,然后在此全波段建模基础上采用自适应权重采样法(CARS)、连续投影变换(SPA)等波段筛选法进行特征波段建模分析,结果表明DOSC-SPA-SVR模型效果最优,预测平方相关系数R2p=0.974 3,预测均方根误差(RMSEP)为4.4×10-5,较全波段模型相比,精度相当甚至有所提升,模型简单、稳定,能够用于对女贞叶片水分进行快速无损的定量分析,为其他作物营养诊断和精准灌溉提供一定的参考价值,减少水资源的浪费.