【摘 要】
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分数阶微分能把常用一、二阶微分由于光谱曲线差异大而容易忽略的信息挖掘出来,可以实现光谱信息的细化。为了探索分数阶微分在高光谱估算小麦叶片含水量的可行性,本文在农田
【机 构】
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新疆大学资源与环境科学学院; 新疆绿洲生态教育部重点实验室; 新疆智慧城市与环境建模普通高校重点实验室;
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分数阶微分能把常用一、二阶微分由于光谱曲线差异大而容易忽略的信息挖掘出来,可以实现光谱信息的细化。为了探索分数阶微分在高光谱估算小麦叶片含水量的可行性,本文在农田尺度上,利用春小麦野外光谱数据与实测叶片含水量数据,以0.2阶为步长计算光谱0-2阶微分并分析其与小麦叶片含水量的相关性,再利用连续投影算法(SPA)从通过0.01显著性检验的波段中筛选出估算叶片含水量的最佳波段组合,并建立了估算春小麦叶片含水量(LWC)的BP神经网络模型。结果表明:(1)分数阶微分可以细化小麦叶片含水量与其光谱数据之间相关性的变化趋势;(2)分数阶微分处理后相关系数通过0.01显著性检验的波段数量呈现出先增后减的趋势,而且在不同的波段范围内,分数阶微分最佳阶数也有所不同;(3)SPA筛选出的敏感波段基本上集中在红光、近红外波段范围内,1.2阶微分后水分敏感波段数最多,达到13个;(4)所建立的六种模型中,基于1.8阶微分建立的6-4-1结构的BP神经网络模型为最佳模型,其RSEC=0.701,R2C=0.751,RMSEV=0.227,R2V=0.917,RPD=3.253。说明了分数阶微分后的模型稳定性和预测能力较整数阶微分有了较明显的提升,为高光谱定量反演春小麦叶片含水量提供一定的参考。
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