[發明專利]一種基于新型植被指數的煙葉SPAD值估測方法

在審

• 申請號: 202110097805.2
• 申請日: 2021-01-25
• 公開（公告）號: CN112881327A
• 公開（公告）日: 2021-06-01
• 發明（設計）人: 張超;呂小艷;薛琳;余洋;陳暢;黃健熙
• 申請（專利權）人: 安徽皖南煙葉有限責任公司;中國農業大學
• 主分類號: G01N21/3563
• 分類號: G01N21/3563;G06N3/00
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 盛大文

1.一種基于新型植被指數的煙葉SPAD值估測方法，其特征在于，包括：

1)測定煙葉SPAD值，記錄采樣點地理坐標；

2)獲取與測定SPAD值日期同步或相近的包含紅邊波段的可見光近紅外多光譜遙感影像數據，并進行預處理；

3)提取遙感影像上采樣點的煙草光譜反射率數據；

4)計算植被指數OVI，構建新型植被指數紅邊土壤調整指數RESAVI；構建的紅邊土壤調整植被指數RESAVI的表達式為：

RESAVI＝SAVI*NDRE＝1.5*(Bnir-Br)/(Bnir+Br+0.5)*[(Bnir-Bre)/(Bnir+Bre)]；

其中，Br為紅波段的反射率；Bre為紅邊波段的反射率，Bnir為近紅外波段的反射率，對于含有多個紅邊波段的影像，利用各個紅邊波段分別計算標準化差分紅邊指數NDRE，并與SPAD值做相關性分析，以相關性最高的NDRE中包含的紅邊波段作為構建RESAVI的紅邊波段，所述NDRE的表達式：NDRE＝[(Bnir-Bre)/(Bnir+Bre)]；

5)分析植被指數與煙葉SPAD值的相關性，篩選特征指數；

6)利用建模集數據構建一元線性回歸、多元線性回歸和基于隨機森林算法的煙葉SPAD值估測模型，估測模型的構建包括如下步驟：

1、分別以RESAVI、HI為自變量，煙葉SPAD值為因變量，構建一元線性模型OLR；

2、分別以RESAVI+CI、CI為自變量，煙葉SPAD值為因變量，構建多元線性回歸MLR、隨機森林RF回歸的煙葉SPAD值估測模型；

7)利用實測SPAD值數據驗證模型，分析RESAVI對煙葉SPAD值估測模型精度的影響，確定估測煙葉SPAD值的最優模型。

2.根據權利要求1所述的一種基于新型植被指數的煙葉SPAD值估測方法，其特征在于，步驟1)中，選擇煙株上、中、下三個部分的葉片，測定煙葉SPAD值，每片葉片測量3次，取平均值作為所述葉片的SPAD值，將三個部分葉片的SPAD值的均值作為取樣點的SPAD值，記錄采樣點位置的經緯度坐標。

3.根據權利要求1所述的一種基于新型植被指數的煙葉SPAD值估測方法，其特征在于，步驟2)中，獲取與測定SPAD值日期同步或相近的包含紅邊波段的可見光近紅外多光譜遙感影像數據，進行大氣校正、各波段重采樣。

4.根據權利要求1所述的一種基于新型植被指數的煙葉SPAD值估測方法，其特征在于，步驟3)中，導出采樣點的光譜數據，包含紅邊波段的可見光近紅外波段反射率遙感數據。

5.根據權利要求1所述的一種基于新型植被指數的煙葉SPAD值估測方法，其特征在于，步驟4)中，所述植被指數OVI包括：歸一化差值植被指數NDVI、差值植被指數DVI、比值植被指數RVI、三角植被指數TVI、土壤調整植被指數SAVI、優化土壤調整植被指數OSAVI、葉綠素吸收比值指數CARI和轉換葉綠素吸收指數TCARI；

所述NDVI的表達式：NDVI＝(Bnir-Br)/(Bnir+Br)；

所述DVI的表達式：DVI＝Bnir-Br；

所述RVI的表達式：RVI＝Bnir/Br；

所述TVI的表達式：TVI＝0.5*[120*(Bnir-Bg)-200*(Br-Bg)]；

所述SAVI的表達式：SAVI＝1.5*(Bnir-Br)/(Bnir+Br+0.5)；

所述OSAVI的表達式：OSAVI＝(1+0.16)*(Bnir-Br)/(Bnir+Br+0.16)；

所述CARI的表達式：CARI＝(Bre-Br)-0.2*(Bre+Br)；

所述TCARI的表達式：TCARI＝3*[(Bre-Br)-0.2*(Bre-Bg)]*(Bre/Br)。

6.根據權利要求1所述的一種基于新型植被指數的煙葉SPAD值估測方法，其特征在于，步驟5)中，對植被指數與煙葉SPAD值的相關性進行分析，對植被指數OVI中相關性最高的植被指數HI和參與建模的特征指數CI進行篩選；所述特征指數為與煙葉SPAD值達到0.01極顯著相關水平的植被指數。