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1.
基于GA-BP神经网络高光谱反演模型分析玉米叶片叶绿素含量 总被引：3，自引：0，他引：3
叶绿素是评价玉米健康状况的重要生理生化参数,而快速、准确检测玉米叶片叶绿素含量,是实现玉米长势及健康状况精准诊断的关键。为提高玉米叶片叶绿素含量的高光谱反演精度,以玉米试验小区为基础,测定了东北地区玉米不同生长期的叶片光谱反射率及其对应的叶绿素含量。首先采用一阶微分方法提取光谱特征,构建9种高光谱特征参数(Db、Dy、Dr、λb、λy、λr、SDb、SDy和SDr),并分析一阶微分光谱、高光谱特征参数与叶绿素含量间的相关关系,优选出与叶绿素含量相关性较高的3种特征参数作为自变量,分别为535nm处的一阶微分值、蓝边内最大一阶微分值Db、蓝边面积SDb,叶绿素含量实测值作为因变量,随后采用遗传算法对BP神经网络进行优化,建立BP神经网络(BPNN)和遗传算法优化的BP神经网络(GA-BPNN)反演模型,并对模型进行验证;再结合主成分回归(PCR)和偏最小二乘回归(PLSR)模型进行比较。结果表明:叶绿素含量与一阶微分光谱在535nm处具有最大相关系数(R=-0.738),并且与特征参数Db、SDb呈显著相关,相关系数R分别为-0.732和-0.728;遗传算法可以有效地对BPNN初始权值随机化、易陷入局部极值等不足实现优化,并为其定位出理想的搜索空间;GA-BPNN模型的建模集与验证集R2分别为0.878和0.898,RMSE为0.731,与其他反演模型相比,GA-BPNN模型的稳定性和预测能力均表现最好,可为定量预测玉米叶片叶绿素含量提供一定的理论和技术依据。 相似文献
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基于高光谱和BP神经网络模型苹果叶片SPAD值遥感估算 总被引：2，自引：0，他引：2
叶绿素含量表征植被的营养生长状况,为西北地区苹果的大面积、无损、实时生长监测提供科学依据,使用SVC HR-1024I型便携式野外光谱辐射仪和SPAD-502型叶绿素仪测定不同生育期苹果叶片光谱反射率和SPAD值。分析不同生育期苹果叶片SPAD值及其高光谱变化特征,不同生育期叶片SPAD值与原始光谱反射率和光谱特征参数的相关性,构建基于光谱特征参数的单因素回归模型、多元线性逐步回归模型和基于逐步回归分析的BP神经网络模型,并对反演模型进行验证。结果表明,1)从新梢开始生长到果实成熟,苹果叶片SPAD值呈现先上升后下降趋势;2)基于光谱特征参数构建估算叶片SPAD值的单因素回归模型、多元线性逐步回归模型和基于逐步回归分析的BP神经网络模型均通过显著性检验,在秋梢停止生长期各模型反演和预测精度均最高;3)在各生育期,基于光谱特征参数建立的单因素回归模型中,均以蓝边幅值Db和绿峰面积SRg为自变量建立的回归方程拟合和预测能力最优;4)在各生育期,基于逐步回归分析的BP神经网络模型反演和预测能力较单因素回归模型和多元逐步回归模型表现最优,建模R2和验证R2分别达到0.90和0.84以上,验证RMSE4.41,验证RE8.42%,是一种快速、高效估算苹果叶片SPAD值的良好反演方法。 相似文献
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以贵州省典型山区耕地土壤高光谱数据为研究对象,基于光谱变换法和机器学习原理构建贵州省山区耕地土壤有机质(SOM)含量估算模型。于2020年8月至2021年3月在贵州省13个县(区、市)采集了120个土壤样品,检测土壤可见光-近红外波段光谱信息,利用5种光谱数据变换(原始光谱、一阶微分、二阶微分、倒数对数的一阶微分、连续统去除)和4类模型(偏最小二乘回归、支持向量机、随机森林和BP神经网络)组合出不同土壤有机质含量的预测模型,按照3∶1选择训练样本和测试样本以估算山区SOM含量。结果表明,一阶微分数据变换与山区SOM含量的相关性较高,相关系数最高达到-0.635;反演模型中,基于一阶微分光谱变换构建的BP神经网络模型精度最高,训练集、测试集的决定系数(R2)分别为0.845、0.838,测试集均方根误差(RMSE)为3.452,相对分析误差(RPD)达到2.470,其次是RF、PLSR模型的RPD较高,SVM模型的RPD最低。光谱数据变换中一阶微分法能极大程度提取出山区耕地的SOM含量信息,BP神经网络模型是估算山区SOM含量的最优模型,本研究结果可为贵州省山区耕地... 相似文献
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《西北农林科技大学学报(自然科学版)》2020,(1)
【目的】应用人工神经网络来解决苹果叶片叶绿素含量与高光谱数据之间的非线性关系,建立估测苹果叶片叶绿素含量的最佳模型,为苹果叶片叶绿素含量的快速无损监测提供参考。【方法】以位于陕西扶风杏林镇的树龄为4-5年的15棵苹果树为研究对象,2015年分别于果树花期（4月27日）、幼果期（5月30日）、果实膨大期（7月6日）、果实着色期（8月5日）、果实成熟期（9月11日）采集叶片样本,利用SVC HR-1024i型高光谱仪和SPAD-502叶绿素仪同步获取苹果叶片光谱值和对应的叶绿素含量,对原始光谱和一阶导数光谱与叶绿素含量之间的关系进行分析,从一阶导数光谱中提取苹果叶片光谱的5个红边参数,从5个红边参数中筛选出相关性好的红边参数,使用传统单变量回归算法、反向传播（back propagation,BP）神经网络和径向基函数（radial basis function,RBF）神经网络,建立叶绿素含量估测模型,用决定系数（R2）、均方根误差（RMSE）和相对误差（RE）来验证模型的准确性。【结果】与原始光谱相比,一阶导数光谱与苹果叶片叶绿素含量的相关性更高。5个红边参数中,红边位置、峰度系数、偏度系数与叶绿素含量的相关系数均较高,且均达极显著水平。建立的传统单变量回归模型中,基于红边位置、峰度系数和偏度系数的R2均大于0.7,其中基于偏度系数建立的多项式模型模拟精度最高,验证结果R2为0.872,RMSE为4.631,RE为8.81%。选取红边位置、峰度系数和偏度系数为人工神经网络的输入变量,分别优化BP神经网络的隐含层节点数和网络类型以及RBF神经网络的扩展系数（SPREAD值）来提高预测精度,结果发现,建立隐含层节点数为4的双隐含层BP神经网络最优模型R2为0.891,RMSE为3.844,RE为7.55%;当SPREAD值为0.6时,建立的RBF神经网络最优模型的R2为0.955,RMSE和RE分别为2.517和3.69%。【结论】估算苹果叶片叶绿素含量时,人工神经网络模型比传统单变量模型精度高,其中RBF神经网络模型学习速度快、精度高,拟合结果更加可靠。 相似文献
5.
【目的】应用人工神经网络来解决苹果叶片叶绿素含量与高光谱数据之间的非线性关系,建立估测苹果叶片叶绿素含量的最佳模型,为苹果叶片叶绿素含量的快速无损监测提供参考。【方法】以位于陕西扶风杏林镇的树龄为4～5年的15棵苹果树为研究对象,2015年分别于果树花期(4月27日)、幼果期(5月30日)、果实膨大期(7月6日)、果实着色期(8月5日)、果实成熟期(9月11日)采集叶片样本,利用SVC HR-1024i型高光谱仪和SPAD-502叶绿素仪同步获取苹果叶片光谱值和对应的叶绿素含量,对原始光谱和一阶导数光谱与叶绿素含量之间的关系进行分析,从一阶导数光谱中提取苹果叶片光谱的5个红边参数,从5个红边参数中筛选出相关性好的红边参数,使用传统单变量回归算法、反向传播(back propagation,BP)神经网络和径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络,建立叶绿素含量估测模型,用决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和相对误差(RE)来验证模型的准确性。【结果】与原始光谱相比,一阶导数光谱与苹果叶片叶绿素含量的相关性更高。5个红边参数中,红边位置、峰度系数、偏度系数与叶绿素含量的相关系数均较高,且均达极显著水平。建立的传统单变量回归模型中,基于红边位置、峰度系数和偏度系数的R2均大于0.7,其中基于偏度系数建立的多项式模型模拟精度最高,验证结果R2为0.872,RMSE为4.631,RE为8.81%。选取红边位置、峰度系数和偏度系数为人工神经网络的输入变量,分别优化BP神经网络的隐含层节点数和网络类型以及RBF神经网络的扩展系数(SPREAD值)来提高预测精度,结果发现,建立隐含层节点数为4的双隐含层BP神经网络最优模型R2为0.891,RMSE为3.844,RE为7.55%;当SPREAD值为0.6时,建立的RBF神经网络最优模型的R2为0.955,RMSE和RE分别为2.517和3.69%。【结论】估算苹果叶片叶绿素含量时,人工神经网络模型比传统单变量模型精度高,其中RBF神经网络模型学习速度快、精度高,拟合结果更加可靠。 相似文献
6.
《西北林学院学报》2017,(2)
以云南省香格里拉县建塘镇的高山松为研究对象,使用ASD Field Spec 3便携式野外地物光谱仪测定高山松叶片光谱,并在实验室测定叶片样本的叶绿素含量。经光谱分析技术及统计相关分析法进行光谱数据的分析处理,提取原始光谱及一阶微分光谱特征波段和光谱特征变量,建立与叶绿素含量间的单变量估测模型和双隐层BP神经网络预测模型,并采用决定系数(R~2)、均方根差(RMSE)和相对误差(RE)进行精度检验。结果表明,单变量模型以一阶微分光谱反射率的三次函数模型为最优模型,其R~2、RMSE、RE分别为0.511、1.297 6mg/g、10.06%,而基于双隐层BP神经网络最优模型的R~2、RMSE、RE分别为0.637、0.384 1mg/g、9.47%,精度达到90.53%,经比较得出其具有较优的预测能力,充分体现BP模型的可行性,为快速、准确的估测高山松叶绿素含量提供有利的理论依据。 相似文献
7.
基于高光谱的橡胶单叶叶绿素含量研究 总被引：1，自引：0，他引：1
采用高光谱分析和线性回归技术分析了3个橡胶树品种单叶片的室内光谱反射数据和叶绿素含量,确定了橡胶单叶高光谱特征参数(三边面积、反射率和一阶微分值)与3个品种综合的不同物候期和物候期综合下的叶绿素含量的敏感波段。结果表明:三边面积均与叶绿素含量的相关达到1%的极显著检验水平;基于反射率和一阶微分值的变量与叶绿素主要呈负相关,敏感波段主要在蓝边范围;利用一阶微分值构建的线性回归模型对叶绿素含量估算较好。 相似文献
8.
《湖北农业科学》2015,(11)
叶绿素含量是绿色植物生长状态的一个重要指标。首先在实验室采集玉米叶片高光谱数据和测定叶绿素含量,并对光谱数据进行对数一阶微分变换,对比选取建模反演因子。根据选定的反演因子采用线性回归、模糊识别和BP神经网络方法建立了玉米叶片叶绿素含量高光谱反演模型,并计算出模型的精度。结果表明,有较好非线性映射能力的BP神经网络反演模型能够高精度地反演出玉米叶片中的叶绿素含量。BP神经网络模型叶绿素含量预测和实测叶绿素含量的平均绝对误差(e)为1.126,决定系数(R2)为0.902,均方根误差(RMSE)为1.375。玉米叶片叶绿素含量与高光谱数据并非线性关系,BP神经网络反演模型能够较好地运用到叶片叶绿素含量反演中。 相似文献
9.
叶绿素是作物进行光合作用所需的主要色素,BP神经网络（BPNN）是较为新颖的反演叶绿素含量的方法。为研究反演精度更高的叶绿素含量反演模型,将经验模态分解（EMD）与光谱微分（SD）结合来提高输入因子与叶绿素含量的相关性,并使用遗传算法（GA）优化BPNN得到GA BP模型以获得最优初始权值阈值。将光谱数据EMD后进行一阶微分变换得到EMD SD光谱,选择与叶绿素含量相关系数超过06的5个波段处的EMD SD值作为GA BP模型的输入因子,隐含层节点数为7,多次训练取最优个体适应度值最低的GA BP模型来反演玉米叶片叶绿素含量。GA BP模型反演得到的预测值与实测值之间的判定系数（R2）最高,达到0818,均方根误差（RMSE）仅为2442,平均相对误差（e）为5436%。研究表明,EMD SD光谱作为GA BP模型的输入因子,与线性模型MLR和未优化的BP模型相比反演精度最高,验证了基于EMD SD光谱的GA BP模型提高玉米叶片叶绿素含量反演精度的可行性。 相似文献
10.
蜜柚叶片磷素(phosphorus,P)含量是准确诊断和定量评价生长状况的重要指标,为快速、无损、精确地估测磷素含量,需要建立蜜柚叶片磷素含量高光谱估算模型。基于蜜柚叶片高光谱数据和磷素含量实测数据,提取原始光谱及一阶微分光谱特征波段和光谱特征变量,构建单变量估算模型、偏最小二乘回归模型和BP神经网络回归模型,并确定蜜柚叶片磷素含量最佳估算模型。在350～1 050 nm波段,原始光谱和一阶微分光谱与叶片磷素含量在可见光范围内有多波段相关性显著,并出现多个极值。原始光谱敏感波长为549和718 nm,一阶微分的敏感波长为528、703和591 nm。在建立的回归模型中,选择决定系数较高的模型进行精度检验,其中BP神经网络模型的拟合R2(0.775 9)最大,偏最小二乘估算模型的拟合R2(0.749 9)次之。综合建模精度和模型检验精度,确定BP神经网络模型为蜜柚叶片磷含量的最佳估算模型,建模和验证的R2分别为0.71和0.775 9;其次为偏最小二乘估算模型,建模和验证的R2分别为0.64和0.74... 相似文献
11.
以西双版纳普洱茶为研究对象,利用ASD Field Spec 3地物光谱仪采集叶片高光谱数据,采用导数光谱分析技术对光谱数据进行处理,在实验室测定相应的茶氨酸和氮素含量,分析普洱茶叶片生化参数与原始光谱、光谱一阶微分、光谱对数一阶微分以及高光谱特征变量间的相关性,并利用遗传算法优化的BP神经网络建立了茶氨酸含量和氮素含量的高光谱估测模型。结果表明:普洱茶叶片生化参数含量与高光谱原始反射率间相关性弱,但与光谱一阶微分、光谱对数一阶微分和高光谱特征变量在可见光、近红外波段范围内相关性较强;遗传算法优化下的BP神经网络模型对普洱茶叶片生化参数的估测精度优于普通BP神经网络模型,茶氨酸含量估测精度RMSE为0.21 mg/g,R~2为0.73,氮素含量估测精度RMSE为0.36 g/kg,R~2等于0.88。 相似文献
12.
叶绿素是作物生长中的重要因素,可用于实时监测作物的生长状况。以常规高油酸油菜品种为材料,采用大田试验研究油菜叶片在不同栽培措施下幼苗期、蕾薹期叶片的光谱响应,通过计算反射光谱及其反射光谱的一阶导数与SPAD值的相关性,结合逐步回归挑选出油菜叶片敏感波段,并计算光谱指数。采用一元线性回归和神经网络建立叶绿素含量估算模型。结果表明,由光谱指数所构建的神经网络叶绿素估算模型,精度评价结果均显示比较高的水平,幼苗期反射率光谱指数构建的模型精度最高,决定系数R2为0807 0,均方根误差（RMSE）为1131 5,蕾薹期一阶导数光谱指数构建的模型精度最高,决定系数R2为 0873 2, 均方根误差（RMSE）为1322 3,在蕾薹期和幼苗期通过构建BP神经网络模型能够较好的对油菜叶绿素进行反演。为利用高光谱技术大范围监测油菜叶绿素含量提供了一定的理论依据。 相似文献
13.
《江苏农业科学》2016,(7)
利用美国SVC HR-1024I型地物光谱仪对盆栽玉米叶片进行光谱测定,同时用SPAD-502叶绿素仪测定叶片的叶绿素含量。基于实测光谱的微分处理结果,获取光谱位置、光谱面积、植被指数3个方面的11个光谱特征参数(spectral characteristic parameters,SCP),分析这11个SCPs与叶绿素含量的相关性,并对这些参数进行主成分分析(principal component analysis,PCA);然后,利用这11个SCPs及其PCA结果建立误差反向传播(error back propagation,BP)神经网络输入因子,并构建了玉米叶片叶绿素含量BP反演模型(简称SCP-PCA-BP模型)。另外,选取与叶绿素含量相关性较高的8个SCP,建立常规的线性回归模型并预测叶绿素含量。反演结果表明:SCP-PCA-BP反演的预测值与实测值之间的决定系数(r2)达到0.968 7,均方根误差(RMSE)为0.893 9;而用线性回归模型反演时,只有基于SCP中微分光谱蓝边面积、面积比值、归一化面积参数的预测效果较好,其中归一化面积的预测效果最好,预测值与实测值之间r2为0.704 0,RMSE为2.895。因此可知,与常规的线性回归模型相比,SCP-PCA-BP反演模型在预测玉米叶片叶绿素方面具有更好的预测效果。 相似文献
14.
东北水稻叶片SPAD遥感光谱估算模型 总被引：1，自引：0，他引：1
为通过构建高精度SPAD遥感估算模型,实现对水稻叶片叶绿素含量进行实时无损的监测,以东北地区多时期不同施氮水平下水稻叶片光谱反射率为研究对象,采用回归模型与BP神经网络算法构建不同输入量的SPAD高光谱估算模型,通过模型精度评价指标决定系数R~2、均方根误差RMSE,确定最优输入量和最优模型。结果表明:1)不同品种水稻成熟时期不同导致在孕穗期和抽穗期之间光谱反射率出现差异;2)回归模型中以DVI(D755,D930)为变量建立多项式模型估算精度最高;3)与回归模型相比,不同波长处单波段反射率作为输入量的BP神经网络模型估算精度显著提高,R~2为0.98。BP神经网络模型在隐藏节点数为7时估算精度达到稳定,在可见光和近红外处经过不同波段反射率作为输入量的尝试说明神经网络模型较为稳定,可以用来反演叶绿素相对含量。 相似文献
15.
基于思维进化优化BP神经网络的大豆叶片叶绿素含量高光谱反演 总被引：1，自引：0，他引：1
为进一步研究优化神经网络算法在植物生化参量高光谱反演当中的应用问题,运用遗传算法和思维进化算法对BP神经网络进行优化来构建大豆叶片叶绿素含量反演模型。利用实测光谱数据和对应叶绿素数据建立训练数据集,然后分别使用遗传算法和思维进化算法对BP神经网络进行优化训练,将训练好的模型用于叶绿素含量估算。结果表明,基于思维进化优化BP神经网络模型能准确预测叶绿素含量,且模型最稳定,能够解决小样本情况下叶绿素含量估算问题,并保证估算精度,可以作为大豆叶片叶绿素含量估算的一种新的参考方法。 相似文献
16.
利用ASD便携式手持光谱仪,实测了研究区域内油松林健康松枝和发黄松枝的原始光谱数据,并采集松枝样本进行叶绿素的测定。通过对光谱数据的处理,计算出光谱数据的位置特征参数—“三边”参数。对“三边”参数与所测叶绿素值进行相关性分析,选择最优的参数拟合出叶绿素的线性回归模型。结果表明：基于红边面积（SDr）的健康松树针叶叶绿素估算模型的决定系数为0．788;基于蓝边位置（PDb）的发黄松树针叶叶绿素估算模型的决定系数为0．710。利用实验数据对所建立的估算模型进行验证,健康松树针叶与发黄松树针叶叶绿素估算模型的可靠性均满足实验要求,说明应用“三边”参数估算植被叶绿素的方法是可行的。 相似文献
17.
对高光谱数据进行预处理是提升高光谱建模精度十分必要且有效的途径。利用高光谱技术分析春小麦作物光谱及其叶绿素含量的变化,对原始光谱反射率及对应的对数、倒数、平方根、对数倒数等4种数学变换及其一阶、二阶微分进行预处理运算,分析春小麦叶片叶绿素含量与预处理后的光谱数据相关性,基于选取的敏感波段对春小麦抽穗期叶绿素含量进行偏最小二乘回归法、BP神经网络2种方法建模并进行模型验证及比较。结果表明:对原始光谱数据数学变换的微分预处理可以明显提高春小麦叶片叶绿素含量与光谱反射率的相关性;通过显著性检验的敏感波段数量经一阶、二阶微分预处理呈现明显增加趋势,对应数学变换的波段数量有所不同;对数变换的二阶微分处理所建立的PLSR模型为最优模型,该模型精度参数为决定系数R■=0.93,校正均方根误差RMSE_c=2.53,预测决定系数R~2_p=0.91,预测均方根误差RMSE_p=2.41,相对分析误差RPD=3.20。说明数学变换的微分预处理过后的模型精度和稳健性有了大幅度的提升,并且运用在高光谱遥感反演春小麦抽穗期叶片叶绿素含量上是可行的。 相似文献
18.
《河南农业大学学报》2021,55(5)
为利用高光谱遥感技术快速、无损、准确估算小麦子粒中谷氨酰胺合成酶(GS)活性,设置不同小麦品种和氮肥处理组合大田试验,以小麦花后10和20 d子粒中GS酶活性为研究对象,同时测定相应时期小麦冠层的高光谱特征,通过一阶导数、二阶导数和多元散射校正3种方法,对小麦冠层原始光谱进行预处理,分析原始光谱、一阶导数、二阶导数和多元散射校正与小麦子粒GS活性的相关性,并以此为输入,利用偏最小二乘回归、支持向量机回归和BP人工神经网络3种方法,构建了小麦子粒GS活性的高光谱遥感估算模型,运用决定系数(R~2)和均方根误差(RMSE)对模型进行评价。结果表明,经微分(一阶导数、二阶导数)预处理后小麦冠层光谱与小麦子粒GS活性的相关性优于原始光谱和多元散射校正,其所构建的估算模型精度明显高于原始光谱和多元散射校正,尤以基于一阶导数光谱的偏最小二乘法估算模型表现最好,其模型建模集的R~2和RMSE分别为0.942,0.025 4,验证集的R~2和RMSE分别为0.755,0.034 0,具有良好的估算精度和应用潜力。 相似文献
19.
以夏玉米为研究对象，基于无人机高光谱数据和野外玉米冠层叶片实测SPAD值，以0.2阶为步长，计算光谱0～2阶分数阶微分，分析其与玉米冠层实测SPAD值之间相关性，筛选相关系数绝对值前10波段为特征波段组合，构建并比较玉米冠层叶片SPAD值的支持向量回归模型(SVR)、反向传播神经网络模型(BPNN)和麻雀优化算法随机森林模型(SSA-RFR)。结果表明，经分数阶微分变换可显著提高与SPAD值相关性，其中以0.6阶698 nm处相关系数绝对值最大；基于分数阶微分模型整体精度高于整数阶模型，其中基于分数阶微分的SSARFR模型精度最高，R2为0.706，较整数阶提高32.46%,RMSE和MRE分别为2.444和3.579%，较整数阶降低13.46%和12.95%。 相似文献
20.
棉花冠层叶片叶绿素含量与高光谱参数的相关性 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】研究棉花冠层叶片叶绿素含量与高光谱参数的相关性,建立叶绿素含量估算模型。【方法】2014年,以鲁棉研28号为研究对象,测定不同施氮水平和生育期棉花冠层叶片叶绿素含量及350~2 500nm光谱反射率,以棉花冠层高光谱反射率与冠层叶片叶绿素含量为数据源,在分析叶绿素含量与原始高光谱反射率(R)、一阶导数光谱反射率(DR)、光谱提取变量和植被指数相关性的基础上,采用一元线性与多元逐步回归的方法构建了叶绿素含量估算模型,并对从中筛选的6种棉花冠层叶片叶绿素含量估算模型进行精度对比。【结果】1)棉花冠层叶片叶绿素含量在反射光谱766nm处相关系数达到最大值,相关系数r=0.836;对于一阶导数光谱,叶绿素含量的敏感波段发生在753nm处,r=0.878;2)以9种光谱提取变量与8种植被指数为自变量,建立叶绿素含量的估算模型,筛选出的特征变量为红边面积(SDr)、绿峰与红谷的归一化值((Rg-Rr)/(Rg+Rr))、绿峰幅值(Rg),仅采用8种常用植被指数建立估算模型,筛选出的变量为比值植被指数(RVI);3)所建立的6种模型中以基于一阶导数光谱反射率建立的多元逐步回归估算模型精度最高,均方根误差(RMSE)为1.075,相对误差(RE)为2.22%,相关系数(r)为0.952。【结论】采用原始光谱、一阶导数光谱、光谱提取变量及植被指数均可对棉花叶绿素含量进行监测,其中基于一阶导数光谱的多元逐步回归模型对叶绿素含量的估算效果最优。 相似文献