基于离散小波-微分变换算法定量反演火龙果茎枝叶绿素含量的研究 |
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作者姓名: | 王延仓 李笑芳 李莉婕 李楠 姜倩楠 顾晓鹤 杨秀峰 林家禄 |
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作者单位: | 北华航天工业学院遥感信息工程学院,河北 廊坊 065000;河北省航天遥感信息处理与应用协同创新中心,河北 廊坊 065000;廊坊师范学院,河北 廊坊 065000;贵州省农业科学院科技信息研究所,贵州 贵阳 550006;北京农业信息技术研究中心,北京 100097 |
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基金项目: | 河北省教育厅科学技术研究项目(QN2019213);;国家重点研发计划项目(2016YFD0300609);;国家自然科学基金项目(41401419)资助; |
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摘 要: | 作为一种仙人掌科植物,火龙果植株无叶,主要依靠肉质茎进行光合作用、蒸腾作用等生理功能,火龙果的肉质茎与常见绿叶类植物叶片在组织结构、形态等方面存在明显差异,且二者在植株冠层结构方面也存在明显差异,该差异会直接影响植株冠层光谱特征,进而影响基于与光谱技术的光合色素监测。为探寻提升火龙果茎枝叶绿素含量估测精度的方法,研究以贵州省罗甸县龙坪镇烟山火龙果种植基地为试验区,先采集火龙果茎枝光谱及光谱测定部位的组织,并采用乙醇萃取法测定此组织的叶绿素含量,然后选用传统数学变换、连续小波变换、离散小波变换、离散小波-微分变换方法分别处理分析光谱数据,并采用相关性分析算法提取、筛选敏感特征波段,最后选用偏最小二乘算法构建火龙果茎枝叶绿素含量估测模型,分析结果如下:(1)采用离散小波-微分变换算法,高频信息与低频信息的峰、谷交替依次呈现,且可用信息分部具有较强的稳定性,可用信息随尺度的增加,曲线振幅加大、频率降低。(2)数学变换内的微分变换、连续小波变换、离散小波变换与离散小波-微分变换方法均能明显提升光谱对火龙果茎枝叶绿素含量的敏感性,其中以离散小波-微分变换方法最优,经处理后光谱与火龙果茎枝叶绿素含...
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关 键 词: | 火龙果 叶绿素含量 离散小波算法 高光谱 |
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