基于纹理参数的烟草叶片SPAD建模反演

为探讨纹理参数对烟草叶片SPAD反演建模效果的影响,通过设置 0 kg/667 m2、3.5 kg/667 m2、7.0 kg/667 m2 的氮肥用量田间试验,在下部叶成熟期,采用六旋翼无人机搭载四波段多光谱相机,采集烟草冠层光谱影像并提取纹理参数,利用极限学习机、随机森林算法,构建烟草叶片SPAD的反演回归模型.结果表明,在基于纹理参数所构建的反演模型中,极限学习机模型的R2 为 0.88,RMSE为1.90;随机森林模型的R2 为 0.79,RMSE为 2.55,极限学习机的预测效果最好.该研究的结果说明,纹理参数可以作为一种新的光谱参数,进行高精度的叶片SPAD反演建模.