热带作物学报

作者：陈桂良, 黎小清, 许木果, 刘忠妹, 耿顺军, 杨丽萍

单位：云南省热带作物科学研究所，云南景洪 666100

关键词：澳洲坚果,高光谱,氮素营养,光谱变量,估算模型

基金：云南省基础研究专项面上项目(202101AT070146),云南省热带作物科技创新体系建设专项(RF2024-11)

利用高光谱遥感技术探索澳洲坚果叶片氮素含量估算方法，以实现澳洲坚果氮素营养快速诊断。本研究以临沧和西双版纳为研究区，获取澳洲坚果品种O.C和HAES344叶片的光谱反射率和氮素含量，首先采用对数变换、导数变换及其组合对原始光谱反射率进行多种数学变换，然后分析澳洲坚果叶片氮素含量与不同变换形式光谱数据的相关性；在决定系数较大的原则下，选择决定系数曲线图中波峰特征点对应的波长作为氮素敏感波长，从而得到相应的氮素敏感光谱变量；运用逐步回归法对氮素敏感光谱变量进一步优化，并采用多元线性回归（MLR）、偏最小二乘回归（PLSR）和支持向量回归（SVR）3种方法构建澳洲坚果叶片氮素含量估算模型；最后，分别利用验证集和测试集对构建的澳洲坚果叶片氮素含量估算模型性能进行测试。结果显示，MLR、PLSR、SVR等3种模型估算能力均表现良好，验证集和测试集的相对分析误差（RPD）均在2.0以上；其中，PLSR模型为最优估算模型，验证集和测试集的RPD分别为2.099和2.110。从反射率（R）、对数变换（LR）、一阶导数（FDR）、对数变换的一阶导数（FDLR）、二阶导数（SDR）、对数变换的二阶导数（SDLR）等6种变换光谱数据中优选的19个氮素敏感光谱变量，对氮素光谱响应具有较强的稳定性；基于优选的19个氮素敏感光谱变量，用常规的回归建模方法均能取得良好的估算效果，且具有较强的区域普适性。本研究从多种变换光谱数据中优选氮素敏感光谱变量，为澳洲坚果叶片氮素含量估算提供新思路。

来源：2024年第10期

《热带作物学报》期刊编辑部

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