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利用高光谱反射率估算叶片叶绿素含量的偏最小二乘模型信息性光谱波段选择

DOI：10.1109/TGRS.2018.2880193 期刊：IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 出版年份：2018 更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要： 偏最小二乘法（PLS）回归是一种利用光谱数据建?；С煞值某Ｓ梅椒?，已广泛应用于高光谱遥感反演叶片化学组分。然而，在海量获取的光谱中筛选有效波段始终是应用PLS回归面临的挑战。尽管已提出多种技术，但如何选择有效波段尚未达成共识。本文整合了包含598个不同树种叶片样本的四个独立数据集，评估了四种不同的波段剔除/选择方法。结果表明：逐步PLS法在不同光谱分辨率下（从近红外波段内波段，以及蓝光和红光范围内各选一个波段构成的有效波段组合）对叶绿素含量的估算效果最优，且能满足精准估算需求。多数PLS回归模型的精度随光谱分辨率降低而下降，但逐步PLS法能在不同分辨率下稳定估算叶绿素含量（分辨率<20nm时R2≥0.77）。该研究为PLS分析中的有效光谱波段选择提供了重要依据，也为利用高光谱遥感数据反演叶片生化组分奠定了坚实基础。
作者： Jia Jin，Quan Wang
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

评估不同信息量带选择技术在偏最小二乘法（PLS）中的表现，以更好地从反射高光谱信息中估算多物种叶片叶绿素含量。

研究成果

逐步偏最小二乘法（stepwise-PLS）是估算叶片叶绿素含量的最优方法，该方法利用了近红外波段中的信息量丰富波段、一个蓝光波段及一个红光波段。当光谱分辨率低于20纳米时，偏最小二乘模型能以高精度估算叶绿素含量。该研究为选择偏最小二乘分析的信息量丰富光谱波段提供了重要依据，并为利用高光谱遥感数据反演叶片生化含量奠定了坚实基础。

研究不足

报告的信息条带不一致可能是由于它们仅针对一种或几种特定物种且样本量有限而进行了特定校准。PLS回归模型的性能在不同数据集中存在差异，这可能是由样本量和质量的不同所致。

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