【摘 要】
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【目的】比较基于高光谱参数的油菜叶片SPAD值估算模型效果。【方法】在分析光谱反射特征和光谱参数与SPAD值相关性的基础上,利用光谱特征参数优选并构建了偏最小二乘回归（PLSR）、传统反向传播神经网络（BPNN）、支持向量回归（SVR）和深度学习神经网络（DNN）等模型对叶片样本叶绿素SPAD值进行估测。【结果】（1）叶片原始光谱与叶片SPAD值在425～495 nm的蓝波、665～680 nm的
【机 构】
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重庆市农业科学院农业科技信息研究所
【基金项目】
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重庆市技术创新与应用发展专项（cstc2019jscx-msxmX0355、cstc2020jscx-lyjsAX0012）； 重庆市农业科学院农业发展资金项目（NKY-2020AB009、NKY-2021AC012）；
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【目的】比较基于高光谱参数的油菜叶片SPAD值估算模型效果。【方法】在分析光谱反射特征和光谱参数与SPAD值相关性的基础上,利用光谱特征参数优选并构建了偏最小二乘回归（PLSR）、传统反向传播神经网络（BPNN）、支持向量回归（SVR）和深度学习神经网络（DNN）等模型对叶片样本叶绿素SPAD值进行估测。【结果】（1）叶片原始光谱与叶片SPAD值在425～495 nm的蓝波、665～680 nm的红波区域呈现微弱正相关,与红边波段均呈现负相关,并在510～650 nm的绿、黄波段和690～735 nm的红边波段显著负相关;（2）与叶片SPAD值显著线性相关的SDb与SDy、CARI与MCARI、CI与NDVI705等三组光谱特征的组内参数具有一定的可替代性,而且有助于提高SPAD模型预测精度;（3）基于高光谱参数的深度学习DNN模型决定系数R2为0.93,RPD为3.92,具有较高的预测能力,SVR模型次之,PLSR和BPNN模型效果一般。【结论】油菜叶片光谱参数之间存在不同程度的相关性,基于机器学习的非线性估计模型具有较高的稳定性和预测能力,深度学习算法在油菜叶片叶绿素SPAD值估测方面具有更好的估测能力。
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