[发明专利]一种植物衰退等级的检测方法

权利要求书

1.一种植物衰退等级的检测方法，其特征在于，包括:

获取植物的高光谱数据信息；

对获取的高光谱数据信息进行处理，分别得到一阶微分光谱参数、连续统去除光谱参 数、植被指数以及光谱特征波段；

利用所述一阶微分光谱参数、连续统去除光谱参数、植被指数以及光谱特征波段建立 基于偏最小二乘回归法的植物衰退等级的预测模型、以及基于Fisher线性鉴别分析的植物 衰退等级的判别模型；

利用所述预测模型和判别模型进行对比验证分析，得出植物衰退等级。

2.根据权利要求1所述的一种植物衰退等级的检测方法，其特征在于，所述对获取的高 光谱数据信息进行处理进一步包括：

对获取的高光谱数据信息进行一阶微分处理，获取蓝边、黄边和红边的位置、面积和最 大反射率。

3.根据权利要求1所述的一种植物衰退等级的检测方法，其特征在于，所述对获取的高 光谱数据信息进行处理进一步包括：

对获取的高光谱数据信息进行连续统去除处理，获取550-750纳米内的波段深度和波 段面积。

4.根据权利要求1所述的一种植物衰退等级的检测方法，其特征在于，所述植被指数包 括绿度值GI，植被红边胁迫指数RVSI，归一化植被指数NDVI，归一化差值红边NDRE，冠层叶 绿素含量指数CCCI，三角植被指数TVI，光化学反射指数PRI，叶绿素吸收率指数CARI，修正 的叶绿素吸收率指数MCARI，转变的叶绿素吸收率和反射率指数TCARI，归一化叶绿素比值 指数NPCI，花青素反射指数ARI，独立结构的花青素指数SIPI，含水量指数WI，归一化含水量 指数NDWI，损伤敏感指数DSSI2，窄波段的归一化差值指数NBNDVI，氮含量指数NRI，生理反 射指数PhRI和植物衰老指数PSRI。

5.根据权利要求1所述的一种植物衰退等级的检测方法，其特征在于，所述建立基于偏 最小二乘回归法的植物衰退等级的预测模型进一步包括：

对所述一阶微分光谱参数、连续统去除光谱参数和光谱特征波段进行分析，提取与植 被衰退相关程度最高的光谱参数，同时进行波段重叠，提取出对植被衰退相关程度最高的 光谱特征波段，利用SPSS软件建立基于偏最小二乘回归模型的植物衰退等级预测模型。

6.根据权利要求1所述的一种植物衰退等级的检测方法，其特征在于，所述建立基于 Fisher线性鉴别分析的植物衰退等级的判别模型进一步包括：

对所述一阶微分光谱参数、连续统去除光谱参数和光谱特征波段进行独立T检验，并进 行波段重叠，提取出对植被衰退相关程度最高的光谱特征波段和光谱参数，利用SPSS软件 建立基于Fisher线性鉴别分析的判别模型。

7.根据权利要求1或5所述的一种植物衰退等级的检测方法，其特征在于，所述基于偏 最小二乘回归法的植物衰退等级的预测模型是以相关系数大于0.1，显著程度小于0.05为 依据，对所述光谱特征波段和光谱参数进行筛选得出。

8.根据权利要求1或6所述的一种植物衰退等级的检测方法，其特征在于，所述基于 Fisher线性鉴别分析的植物衰退等级的判别模型是以差异显著程度小于0.05为依据，对所 述光谱特征波段和光谱参数进行筛选得出。