基于连续小波变换耦合CARS算法的冬小麦冠层叶片含水量估算

为实现干旱地区冬小麦冠层叶片含水量的快速测定,以陕西省乾县为研究区,基于野外冬小麦冠层高光谱数据和实测叶片含水量,对原始光谱进行连续小波变换(continuous wavelet transform,CWT)后得到的小波能量系数与实测含水量进行相关性分析;并通过竞争性自适应重加权采样(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)过滤冗余变量,筛选与叶片含水量相关性较好的波长变量,作为优选变量集;通过粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)对BP神经网络模型进行优化,构建冠层叶片含水量预测模型并进行分析.结果表明,从尺度1到尺度10,小波系数与冬小麦叶片含水量整体相关性先升后降,中等分解尺度在光谱波段去除噪声、提高相关性方面最佳;基于CARS优选变量集所建的两种模型中,BP-PSO模型预测能力明显优于普通BP神经网络模型,其决定系数可达0.82,均方根误差为0.86％,相对误差为0.82％.这说明CWT-CARS-BP-PSO耦合算法在提升相关性、过滤冗余波段、提高模型预测精度方面效果显著,可用于冬小麦叶片含水量预测.