[发明专利]基于高光谱植被指数的叶片多酚含量估算方法

权利要求书

1.一种基于高光谱植被指数的叶片多酚含量估算方法，其特征在于，包括以下步骤：

采集多种待测植物物种的鲜叶，并测量所述鲜叶的鲜叶光谱，形成鲜叶光谱库，将所述鲜叶经处理后测定得到叶片多酚含量实测值；利用Spectralon反射率为99%的标准白板进行定标，采用地物光谱仪和叶片夹测量所述鲜叶的鲜叶光谱；所述叶片多酚含量实测值的处理采用破坏性取样，将所述鲜叶利用液氮进行冷冻，利用冷冻烘干，经过研磨称重后，进行化学分析得到实测叶片多酚含量；

对所述鲜叶光谱库进行预处理和重采样，得到鲜叶光谱数据集；对所述鲜叶光谱进行质量检查，并利用样条校正对所述鲜叶光谱进行预处理，预处理后将叶片光谱从1nm重采样为5nm，并去除噪声波段；

根据所述鲜叶光谱数据集构建各个鲜叶光谱的高光谱归一化植被指数(Ri–Rj)/(Ri+Rj)，其中，R_i和R_j为鲜叶的反射率，i和j的取值为400-2400nm之间任意的两个光谱波段；通过随机采样将所述高光谱归一化植被指数划分为建模数据集和测试数据集；所述建模数据集的数据量占所述高光谱归一化植被指数数据量的70%，所述测试数据集的数据量占所述高光谱归一化植被指数数据量的30%；

针对所述建模数据集，建立所述高光谱归一化植被指数和叶片多酚含量的二次多项式经验公式；所述二次多项式经验公式为y=a*x²+b*x+c，其中，y为叶片多酚含量，x为高光谱归一化植被指数，a、b和c为模型系数；将所述测试数据集的高光谱归一化植被指数代入所述二次多项式经验公式，得到叶片多酚含量预测值；计算所述叶片多酚含量预测值和所述叶片多酚含量实测值之间的决定系数和均方根误差，选取决定系数最高且均方根误差最低的高光谱归一化植被指数用于预测叶片多酚含量。