摘要
本发明一种基于高光谱遥感的茶树叶绿素含量反演方法,所述方法包括以下步骤:S1:获取茶树叶片在高光谱波段的遥感反射率数据;S2:对S1所得高光谱反射率数据进行光谱导数处理,提取增强的光谱特征信息;S3:从光谱导数数据中选择至少一个与茶树叶绿素含量相关的特征波段或波段组合;S4:建立叶绿素含量与特征波段反射率值之间的反演模型;S5:基于反演模型和高光谱遥感数据计算得到目标茶树叶绿素含量。该方法实现对茶树叶绿素含量的快速、无损、高精度监测,提高了叶绿素反演的精度和可靠性。具有监测精度高、信息量丰富、模型适应性强等优点,可广泛应用于茶园长势监测、养分诊断、精准施肥和茶树生理研究等领域。
技术关键词
反演方法
反演模型
反射率数据
光谱特征信息
偏最小二乘回归模型
茶树叶片
人工神经网络模型
支持向量机模型
检测茶树
无人机遥感
线性回归模型
长势监测
光谱设备
机器学习模型
校正
多项式
生理
精度