基于高光谱数据的互花米草磷素含量反演

作     者：吴翠玲 李静泰 闫丹丹 刘垚 张陈岩 吴晓威 何晓柔 栾兆擎 

作者机构：南京林业大学生态与环境学院 南京林业大学南方现代林业协同创新中心 

出 版 物：《草业科学》 (Pratacultural Science)

年 卷 期：2025年

页      面：2847-2858页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 07[理学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 0713[理学-生态学] 

基　　金：国家自然科学基金项目(41871097) 江苏高校优势学科建设工程资助项目(PAPD) 

主　　题：高光谱 互花米草 主成分分析 变量投影重要性 逐步回归 偏最小二乘回归 BP神经网络 

摘      要：磷素是植物生长的重要营养元素，以大丰麋鹿自然保护区为研究对象，基于高光谱数据建立互花米草（Spartina alterniflora）磷素含量反演模型，旨在寻找适宜建模方法，为互花米草生理生态监测提供参考依据。基于相关性分析、主成分分析和变量投影重要性分别对反射率、一阶微分、包络线去除光谱数据进行敏感波段筛选，建立多元逐步回归、偏最小二乘回归、BP神经网络3种反演模型。研究结果发现：1)经微分变换、包络线去除变换后的光谱数据与互花米草磷素含量的相关性和重要性均有所增强；2)基于不同形式光谱数据建立的模型精度排序为一阶微分反射率包络线去除，综合比较3种模型准确性和稳定性，模型精度排序为BP神经网络偏最小二乘回归逐步回归；3)最佳反演模型为基于全波段一阶微分数据的BP模型，建模精度为R2=0.920、RMSE=0.059、RPD=2.949。