【摘 要】
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摘要：叶绿素含量是反映作物生长状态及产量的重要指标。高光谱技术是近年来较为常见的检测作物生物量的方法之一，但高光谱数据直接建模分析复杂度增大。提出一种基于Gram-Schmidt的降维方法，对以PROSPECT模型模拟数据作为建模集的光谱进行Gram-Schmidt变换，找到投影空间构造主基底，实现高光谱降维，建立光谱与叶绿素含量之间的模型，将实际测量的数据作为验证集。基于Gram-Schmidt
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摘要：叶绿素含量是反映作物生长状态及产量的重要指标。高光谱技术是近年来较为常见的检测作物生物量的方法之一，但高光谱数据直接建模分析复杂度增大。提出一种基于Gram-Schmidt的降维方法，对以PROSPECT模型模拟数据作为建模集的光谱进行Gram-Schmidt变换，找到投影空间构造主基底，实现高光谱降维，建立光谱与叶绿素含量之间的模型，将实际测量的数据作为验证集。基于Gram-Schmidt的降维方法可降低维度到5维，交叉验证结果R2为0.775，MSE为0.062，通过与主成分分析法进行对比证明了该方法的有效性。研究结果对植物叶片的叶绿素含量估测与高光谱降维具有重要意义。
关键词：叶绿素;Gram-Schmidt算法;PROSPECT模型;光谱分析
中图分类号：S127
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