基于叶片光学属性的作物叶片水分含量反演模型研究

摘要：

叶片含水量是反映作物生理特性的一个重要参数，对生态环境的研究具有重要意义。采用小波分析方法，分析叶片含水量对反射率的影响特征，建立综合利用多波段信息的作物叶片水分含量反演模型。基于PROSPECT 模型的辐射传输理论，推导出由叶片反射率光谱的小波系数反演叶片水分含量 CW 的理论模型。利用六种常用的小波函数，对叶片组分水、干物质和白化基本层的吸收光谱进行小波分解。选取对水分变化最敏感，同时对其他组分不敏感的分解尺度和波段位置，找到能稳定突出水的光谱特征的小波系数。结果表明：bio r1.5小波函数在尺度为200 nm ，波段位置为1405和1488 nm的小波系数具有上述特征。建立由叶片反射率光谱的bio r1.5小波系数反演叶片水分含量 CW 的反演模型，模型有两个转换系数 a和Δ都受叶片结构参数N的影响。利用PROSPECT模型生成模拟光谱数据集，校正建立的叶片水分含量反演模型中的两个转换系数 a和Δ，并与LOPEX93实验光谱数据集结合验证反演模型。结果表明：反演模型不仅比传统基于植被指数的统计模型在精度上有提高（反演值与实测值的 R2最高达到0.987），而且更加稳定，普适性更高。研究表明，小波分析方法在利用高光谱数据反演作物叶片水分含量方面具有独特的优势。

关键词：高光谱特征、叶片含水量、小波分析、反演模型

分类号：O657.3(分析化学)

资助基金：国家973计划项目2010CB950702

在线出版日期：2015-01-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：167-171