申请/专利权人：湘潭大学

申请日：2021-12-06

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN114169165B

主分类号：G06F30/20

分类号：G06F30/20

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.26#授权;2022.03.29#实质审查的生效;2022.03.11#公开

摘要：本发明公开了一种三波段植被指数估算镉胁迫下水稻叶绿素的模型方法。首先规范采集水稻的冠层光谱反射率和叶绿素浓度数据；基于归一化植被指数构建新型的三波段植被指数形式；利用建模数据，采用比较任意组合形式的指数与叶绿素含量决定系数R2的值来确定三个波段最佳波长和常数值；得到一种适用于水稻叶绿素浓度估算的最优三波段植被指数并以此建立水稻叶绿素浓度估算模型。采用独立实验数据对该新型植被指数及其估算模型进行验证。本发明通过构建新型三波段指数并构建水稻叶绿素含量的估算模型，结构简单、估算精度高、适用范围广，对估算水稻叶绿素的含量不仅具有较高的精度，同时也能有效识别出水稻受重金属污染的状况。

主权项：1.一种三波段植被指数估算镉胁迫下水稻叶绿素的模型构建方法，其特征在于，包括如下步骤：（1）数据采集：采集水稻冠层光谱反射率数据，同步测定水稻叶片叶绿素含量和水稻土壤的重金属镉含量，对数据进行统计分析检验；（2）构建三波段光谱指数NTI： ，其中，Ri为第一波段i的反射率，Rj为第二波段j反射率，Rk为第三波段k的反射率，第一波段、第二波段、第三波段的波长范围均为水稻叶绿素敏感波段范围400～900nm；c为修正常数，-5≤c≤5；（3）在（-5，5）区间内，间隔0.3~0.7的步长变化下，取c的值，在不同c值下，取植被敏感波段400-900nm内任意三个波段Ri、Rj、Rk，随机组合三个波段，建立NTI与水稻叶绿素含量的相关性等势图模型，取最大的决定系数R2所对应的c值和波段，确定新三波段植被指数的最优c值和波段组合，即最优植被指数波段组合；（4）对步骤（3）所得的最优植被指数NTI与叶绿素之间进行线性、多项式、指数、幂函数和对数关系拟合，得到拟合公式并计算每种拟合关系的决定系数R2，以具有最大决定系数R2的函数关系为新指数NTI与叶绿素浓度的最优拟合公式，建立水稻叶绿素浓度的估计模型；（5）检验步骤（4）中得到的估计模型：根据水稻叶绿素含量估算模型，通过验证数据的水稻冠层光谱反射率估算得到叶绿素含量预测值，然后通过验证数据中的水稻叶绿素含量实测值对叶绿素含量预测值进行检验，计算相关系数R2和均方误差RMSE； ， ，其中n是样本数，Fxi是预测值，yi是测量值，y是测量值的平均值；步骤（4）中，寻找最佳c值和指数的最优波段组合时，确定步骤（3）中不同c值下新指数中三个波段的最优波段组合：将三个波段作为x、y、z三个坐标轴，建立一个新指数的三维空间，坐标轴的范围为400-900nm，以1nm为波段步长，代表了指数三个波段，空间中每一个点代表由这个点的三个坐标值组成的新指数；计算三维空间中每一个点生成的新指数与叶绿素浓度的决定系数R2，通过寻找R2最大的点来确定NTI的最优波段组合，R2最大的点的x、y、z坐标为最优波段的波长；确定的最优波段组合：k=1，Ri=778nm，Rj=748nm，Rk=706nm；确定的最优三波段指数为： 。

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权利要求：

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