全 文 ：第 28卷　第 2期
2012年 3月
福建师范大学学报 (自然科学版 )
Journal of Fujian Normal Univ e rsity ( Na tural Science Edition)
Vo l. 28　 No. 2
Ma r. 2012
文章编号: 1000-5277( 2012) 02-0032-09
台湾相思树叶片叶绿素含量的高光谱参量模型研究
张清林 , 陈文惠 , 张永贺 , 郭啸川 , 褚武道
(福建师范大学地理科学学院 , 福建 福州　 350007)
　　摘要: 在 BRDF测试系统环境下利用 ASD便携式野外光谱仪采集台湾相思树叶片光谱 ,并用 UV2450-紫
外可见分光光度计对观测叶片进行叶绿素含量测定 . 采用原始光谱、 导数光谱技术及连续统去除法对光谱数
据进行分析 , 得到估算台湾相思树叶绿素含量的光谱特征参数 ( DV 575、 BN A726、 BNC726) . 结合实测叶
绿素含量数据 ,构建台湾相思树叶片叶绿素含量的光谱参量模型 . 结果表明 DV575与 BNC726两参量构建模
型估测精度较高 , 其中用一阶导数光谱变量估测精度最高 , 均达到 83%以上 .
关键词: 高光谱遥感 ; 台湾相思树 ; 叶绿素 ; 导数光谱 ; 连续统去除法
中图分类号: S771. 8; TQ611. 5; TP79　　　文献标识码: A
　收稿日期: 2011-09-08
　基金项目: 福建省自然科学基金资助项目 ( 2008 J0125; 2010R1037- 2)
　通讯作者: 陈文惠 ( 1965- 　 ) , 男 , 副研究员 , 博士 , 主要从事遥感与地理信息系统应用研究 . w hch enfz@ soh u. com
Investigation of Chlorophyll Content in Acacia confusa Leaves
Using a Hyperspectral Remote Sensing Estimation Model
ZHANG Qing-lin, CHEN Wen-hui, ZHANG Yong-he, GUO Xiao-chuang, CHU Wu-dao
(College of Geographical Science , Fujian Normal University , Fuzhou 350007, China )
Abstract: Under BRDF ASD test sy stem condi tions, i t acquired the spect rum of Acacia
confusa leaves using a por table field spect rometer and determined the chlo rophy ll content in
the studied leaves using a UV2450 spect ropho tometer. By analy zing the obtained spect rum
data using the o riginal spect ro scopy , the deriva tiv e spect roscopy, and the continuum removal
method, it determined the spect ral parameters ( DV575, BN A726 and BNC726) to estimate
the chlorophyll content of Acacia confusa leaves and subsequent ly built a spect ral model to
describe the ch lorophyll content of the Acacia confusa leaves. The resul ts indicated that
DV 575 and BN C726 exhibi ted high accuracy in th e process of model const ruction, especially
w hen combined w ith the first deriva tiv e spectra, which w ere bo th higher than 83% .
Key words: hyperspect ral remote sensing; Acacia confusa; chlo rophyll; deriv ativ e spec-
tra; continuum removal method
叶绿素是植被在光合作用中主要的吸收光能物质 ,直接影响着植物光合作用的光能利用 [1 ] ,其含量
是植被光合效率、 氮素胁迫和发育状况 (特别是衰老过程 ) 和病虫害监测的指示器 , 既能反映植物的
生长状况 , 又是植物与外界发生物质能量交换的重要条件 . 因此 , 估测植被叶绿素含量已经成为评价
植被长势的一种有效手段 [2- 4 ] . 高光谱遥感技术的出现使得从光谱数据中提取植被生化参数成为可能 ,
为检测植被健康状况和胁迫提供了一种有效手段 [ 5] . 国内外针对农作物叶绿素含量的研究已经取得了
很大进展 , 得出了许多对叶绿素敏感的光谱指数 , 但利用实测高光谱数据来估算主要农作物生化参数
的研究较多 [6- 15 ] , 而针对森林各树种叶片生化组分含量的研究却较少 .
台湾相思树的树冠苍翠绿荫 , 是优良而低维护的遮荫树、 防风护坡树 , 当前也用于石场复绿、 山
坡绿化、 生态绿化等 , 是荒山造林的先锋树种 . 本文以福建沿海地区分布普遍的台湾相思树为研究对
象 , 在实验室进行台湾相思树叶片光谱采集及叶片叶绿素含量测定 , 提取光谱参数并采用统计学方法
分析叶片光谱参数与叶绿素含量的相关关系 , 建立叶片叶绿素含量的高光谱遥感估算模型 . 通过检验
其精度 , 优选出估测叶片叶绿素含量的最佳高光谱模型 .
1　数据获取
1. 1　实验地与样品
本实验地点位于福建省福州市仓山区长安山公园 , 实验对象为自然生长状态下的台湾相思树 . 采
集样品时 ,将不同位置的营养小枝从每棵树的树冠上剪下 ,并立即装入保鲜袋 ,在 1小时之内送到实验
室进行光谱数据测试和叶绿素含量的测定 , 本实验共获取 53个样本数据 .
1. 2　光谱测量
本实验的光谱测量是由 BRDF测试系统形成的室内测量环境 ,该系统由中科院长春光机所研制 ,自
备 350～ 2 500 nm光源 ,通过控制光源和探头的天顶角和方位角模拟各种光谱测量环境 ,本实验的测量
环境设为入射天顶角 30°、 入射相对方位角 0°、 观测天顶角 0°、 观测相对方位角 330°.
光谱测量采用美国 ASD公司生产的便携式野外光谱仪 Field Spec3, 波段范围在 350～ 2500 nm, 光
谱采样间隔为 1. 4 nm ( 350～ 1 000 nm) 和 2 nm ( 1 000～ 2 500 nm ) , 采用 10°视场角 , 每一叶片样本
进行 15次光谱重复测量 ,将测得的叶片反射率光谱剔除异常值后取其平均值作为该样本的反射率光谱
值 .
1. 3　叶绿素含量测定
将测完光谱的叶片直接在实验室内进行叶绿素含量测定 , 取新鲜叶片 3份 , 每份 0. 2 g, 分别加入
体积分数 95%乙醇及少量石英砂和碳酸钙粉将其研磨成匀浆 , 至组织发白 , 过滤 , 然后用 UV2450-紫
外可见分光光度计测量 665 nm和 649 nm波长下的消光度 D值 ,再用如下公式计算叶绿素 a , b的质量
浓度值:
d(叶绿素 a) = 13. 95× D665 - 6. 88× D649, ( 1)
d(叶绿素 b) = 24. 96× D649 - 7. 32× D665, ( 2)
色素含量 = (C V /m ) × 1 000, ( 3)
式中d(叶绿素 a) ,d(叶绿素 b)分别为叶绿素 a, b的质量浓度值 ,D665和 D649分别为波长在 665 nm和
649 nm处的消光度值 ,d为色素质量浓度 ( mg /L) , V为提取液体积 ( mL) ,m为叶片样品鲜质量 (g ) .
2　数据分析方法
2. 1　基于原始光谱的分析方法
对原始光谱反射率与叶绿素含量进行相关性分析 , 得出反演台湾相思树叶绿素含量的特征波段 .
2. 2　基于导数光谱分析方法
基于光谱的一阶、 二阶及高阶导数可以消除背景噪声、 分辨重叠光谱 , 因此常用导数光谱技术作
为分析处理高光谱遥感信息的有效手段 .文中采用一阶导数光谱反射率与叶绿素含量进行相关分析 ,提
取相关系数较高的波段作为反演台湾相思树叶绿素含量的特征波段 .
2. 3　基于连续统去除分析法
连续统去除法 ( Continuum Removal ) 又称基线归一化法 ( Baseline Normaliza tion) , 是一种常用
光谱分析方法 . 连续统去除法最初主要用于岩石矿物光谱特性的分析 , 其目的是为了去除背景吸收影
响 ,突出分析特征物质的吸收特征 . “连续统”通常定义为手工逐点直线连接谱线上那些凸出的峰值点 ,
并使折线在峰值点上的外角大于 180°. “连续统去除”就是用实际光谱波段的反射率值除以连续统上的
相应波段的反射率值得到新谱线 . 经过连续统去除后 , 那些峰值点上的对应反射率值变为 1, 非峰值点
的反射率值都小于 1[16- 20 ] .对每个样本光谱曲线进行包络线去除 ,如图 1[17 ]为反射率光谱曲线和包络线
示意图 ,图 2[17 ]为经包络线去除后的在 550～ 760 nm范围内的光谱曲线 ,该范围内的光谱曲线亦是本文
33　第 2期　　　　　　　　　　张清林等: 台湾相思树叶片叶绿素含量的高光谱参量模型研究
用连续统去除分析法所选用的波谱曲线 . 在此基础上 , 采用波深中心归一化和波段面积归一化两种光
谱变化形式 , 计算它们与叶绿素含量的相关关系 .
图 1　反射率光谱曲线和包络线示意图
Fig. 1　 A reflec tance spec trum and its continuum
图 2　连续统去除后光谱曲线
Fig. 2　 A continuum removed spectrum
2. 3. 1　波深中心归一化 ( BNC )
用各波段波深除以吸收特征中心波长对应的波深值 , 计算公式如下:
BNC = ( 1 - R /R′) /( 1 - RC /R′C ) , ( 4)
式中 R为各波长对应的反射率 , R′为各波长在包络线上的反射率 , RC为吸收特征中心波长对应的反射
率 , R′C为吸收中心波长在包络线上的反射率 .
2. 3. 2　波段面积归一化 ( BN A )
用各波段波深除以吸收特征面积 , 计算公式为:
BN A = ( 1 - R /R′) /A, ( 5)
式中 A为包络线去除后吸收特性面积 .
将连续统去除后计算得到的各波段波深中心归一化 (BNC )和波段面积归一化 ( BN A )参数与叶绿
素含量进行相关分析 , 提取相关系数较高的波段作为反演台湾相思树叶绿素含量的特征波段 .
3　建模方法
采用统计学分析方法 ,取 53个样本数据中的 40个用于建立光谱特征变量与台湾相思树叶片叶绿素
含量之间的线性与非线性回归方程 , 其余 13个样本数据用于模型检验 . 文中选用 7种不同类型的数学
统计模型 , 具体模型及参数含义如下:
( 1) 一元线性函数 ( Linea r): y = b0 + b1 x .
( 2) 对数函数 ( Logarithmic): y = b0 + b1 lnx .
( 3) 逆函数 ( Inv erse): y = b0 + b1 /x .
( 4) 二次函数 ( Quadratic): y = b0 + b1 x + b2 x 2 .
( 5) 幂函数 ( Pow er): y = b0 xb1 .
( 6) 生长函数 ( Grow th): y = exp(b0 + b1 x ) .
( 7) 指数函数 ( Exponential ): y = b0 exp( b1 x ) .
式中 b0、b1、b2为回归系数 .
4　结果分析
4. 1　台湾相思树叶片叶绿素含量估算最佳光谱参数选择
4. 1. 1　原始光谱参数选择
叶绿素含量与原始光谱反射率相关系数如图 3所示 , 叶绿素含量与原始光谱反射率之间呈现的最
大相关系数位于 717 nm处 , 且达到 0. 01极显著性检验水平 , 说明 717 nm处的原始光谱反射率能较好
的估算台湾相思树叶片叶绿素含量 .因此 ,选该波段处的原始光谱反射率值 R717作为估算叶绿素含量
的特征参数 .
34 福 建 师 范 大 学 学 报 (自 然 科 学 版 ) 　　　　　　　　　　　 2012年　
图 3　叶绿素含量与原始光谱和一阶导数光谱反射率的相关系数
Fig. 3　 Th e co r rela tion coefficient betw een chlor ophyll contents,
spectral r eflectance and the first deriv ativ e spec tral reflectance
4. 1. 2　一阶导数光谱参数选择
本文选取 400～ 1050 nm内的一阶
导数光谱与叶绿素含量进行相关性分
析 ,相关系数曲线图如图 3.从图中可见
在波段 525, 570, 575, 705 nm处的一
阶微分光谱反射率与叶绿素含量相关
系数较大 ,且都达到 0. 01极显著性检验
水平 . 分别以这 4个波段处的倒数光谱
反 射 率 为自 变 量 (DV 525、DV 570、
DV 575、DV 705) , 叶绿素含量为因变量
进行曲线拟合 , 模型拟合结果见表 1.
从表 1模型拟合结果可知 , 一阶导
数光谱在 575 nm处的光谱反射率为自
变量时 , 模型拟合精度最高 , 因此 , 选参数 DV 575作为估算叶片叶绿素含量的光谱特征参数 .
表 1　模型拟合结果 (n= 40)
T ab. 1　 Result o f model fitting (n = 40)
DV 525 DV570
R2 F Sig. R2 F Sig .
Linea r 0. 531 42. 987 0. 000 0. 532 43. 179 0. 000
Logarithmic 0. 538 44. 333 0. 000 —— —— ——
Inverse 0. 525 42. 037 0. 000 0. 525 42. 043 0. 000
Quadratic 0. 539 21. 633 0. 000 0. 536 21. 344 0. 000
Pow er 0. 525 42. 049 0. 000 —— —— ——
Grow th 0. 532 43. 184 0. 000 0. 513 4 0. 048 0. 000
Exponential 0. 532 43. 184 0. 000 0. 513 4 0. 048 0. 000
DV 575 DV705
R2 F Sig. R2 F Sig .
Linea r 0. 527 42. 26 0. 000 0. 534 43. 631 0. 000
Logarithmic —— —— —— 0. 541 44. 875 0. 000
Inverse 0. 557 47. 77 0. 000 0. 543 45. 098 0. 000
Quadratic 0. 550 22. 576 0. 000 0. 541 21. 801 0. 000
Pow er —— —— —— 0. 527 42. 326 0. 000
Grow th 0. 548 45. 98 0. 000 0. 531 42. 969 0. 000
Exponential 0. 548 45. 98 0. 000 0. 531 42. 969 0. 000
　　注: DV 525、 DV 570、DV 575、 DV 705分别为波长在 525, 570, 575, 705 nm处的一阶光谱反射率值 . R2为模型拟合度 , F为 F检验
值 , Sig. 为检验值的显著性水平 .
4. 1. 3　 BNC与 BN A参数选择
对 550～ 760 nm范围内的叶片光谱进行连续统去除后 ,计算得 BNC与 BN A两种光谱变化形式 ,
分别将 BNC、 BN A参数与叶绿素含量进行相关分析 , 提取与叶绿素含量具有显著相关 , 且达到 0. 01
极显著性检验水平的特征参数 BNC555、 BNC726、 BNC732、 BN A 625、 BN A 726、 BN A 732作为自变
量与叶绿素含量进行曲线拟合 .
分别将上述光谱参数与叶绿素含量进行曲线拟合 , 模型拟合结果见表 2.
35　第 2期　　　　　　　　　　张清林等: 台湾相思树叶片叶绿素含量的高光谱参量模型研究
表 2　模型拟合结果 (n= 40)
Tab. 2　 Result o f model fitting ( n= 40)
B N A 625 BN A 726
R2 F Sig. R2 F Sig .
Linea r 0. 489 36. 184 0. 000 0. 494 37. 164 0. 000
Logarithmic 0. 489 36. 318 0. 000 0. 484 35. 591 0. 000
Inverse 0. 490 36. 442 0. 000 0. 467 33. 228 0. 000
Quadratic 0. 492 17. 946 0. 000 0. 498 18. 383 0. 000
Pow er 0. 522 41. 566 0. 000 0. 527 42. 261 0. 000
Grow th 0. 523 41. 566 0. 000 0. 525 42. 036 0. 000
Exponential 0. 523 41. 566 0. 000 0. 525 42. 036 0. 000
B N A 732 B NC555
R2 F Sig. R2 F Sig .
Linea r 0. 495 37. 316 0. 000 0. 328 18. 530 0. 000
Logarithmic 0. 483 35. 502 0. 000 0. 344 19. 957 0. 000
Inverse 0. 459 32. 232 0. 000 0. 355 20. 912 0. 000
Quadratic 0. 497 18. 295 0. 000 0. 356 10. 219 0. 000
Pow er 0. 526 42. 126 0. 000 0. 383 23. 613 0. 000
Grow th 0. 522 41. 482 0. 000 0. 358 21. 181 0. 000
Exponential 0. 522 41. 482 0. 000 0. 358 21. 181 0. 000
BNC726 B NC732
R2 F Sig. R2 F Sig .
Linea r 0. 489 36. 415 0. 000 0. 49 36. 558 0. 000
Logarithmic 0. 482 35. 318 0. 000 0. 482 35. 334 0. 000
Inverse 0. 464 32. 857 0. 000 0. 457 31. 962 0. 000
Quadratic 0. 490 17. 756 0. 000 0. 490 17. 802 0. 000
Pow er 0. 525 41. 980 0. 000 0. 525 41. 968 0. 000
Grow th 0. 519 40. 953 0. 000 0. 515 40. 399 0. 000
Exponential 0. 519 40. 953 0. 000 0. 515 40. 399 0. 000
　　　　注: BN A 726和 BNC726分别表示为波长在 726 nm处的波段面积归一化值和波深中心归一化值 .
从表 2模型拟合结果可知 , 经连续统去除后计算得到的 BN A、 BNC参数在 726 nm处的光谱变量
为自变量时 , 模型拟合精度较高 , 因此 ,选参数 BN A 726、 BNC726作为估算叶片叶绿素含量的光谱特
征参数 .
4. 2　台湾相思树叶片叶绿素含量估测模型
分别将上述数据分析结果得到的 4个光谱特征参数 R 717、 DV 575、 BN A 726、 BNC726与叶绿素含
量进行线性与非线性曲线拟合 , 具体回归系数如表 3～ 表 6所示 .
表 3　叶绿素含量与 R717拟合结果 ( n= 40)
T ab. 3　 Result o f chlo rophyll content and R 717 model fitting ( n = 40)
R717
R2 F Sig. d f 1 d f 2 b0 b1 b2
Linea r 0. 133 5. 835 0. 000 1 38 3. 047 - 4. 8
Logarithmic 0. 134 5. 891 0. 000 1 38 0. 028 - 1. 306
Inverse 0. 133 5. 813 0. 000 1 38 0. 446 0. 345
Quadra tic 0. 136 2. 918 0. 000 2 37 4. 429 - 15. 033 18. 575
Pow er 0. 109 4. 644 0. 000 1 38 0. 675 - 0. 688
Grow th 0. 107 4. 555 0. 000 1 38 1. 194 - 2. 516
Exponential 0. 107 4. 555 0. 000 1 38 3. 299 - 2. 516
36 福 建 师 范 大 学 学 报 (自 然 科 学 版 ) 　　　　　　　　　　　 2012年　
表 4　叶绿素含量与 DV575拟合结果 ( n= 40)
Tab. 4　 Result of chlo rophy ll content and DV 575 model fit ting (n = 40)
DV 575
R2 F Sig. d f 1 d f 2 b0 b1 b2
Linea r 0. 527 42. 260 0. 000 1 38 3. 524 1 366. 4
Logarithmic —— —— ——
Inverse 0. 557 47. 77 0. 000 1 38 - 0. 071 - 0. 002
Quadra tic 0. 550 22. 576 0. 000 2 37 4. 969 3 564. 477 804 408. 1
Pow er —— —— ——
Grow th 0. 548 45. 980 0. 000 1 38 1. 576 814. 399
Exponential 0. 548 45. 980 0. 000 1 38 4. 834 814. 399
表 5　叶绿素含量与 BNA726拟合结果 (n= 40)
Tab. 5　 Result of chlor ophyll content and B N A 726 model fitting ( n = 40)
BN A726
R2 F Sig. d f 1 d f 2 b0 b1 b2
Linea r 0. 494 37. 164 0. 000 1 38 0. 621 1 099. 674
Logarithmic 0. 484 35. 591 0. 000 1 38 15. 427 2. 228
Inverse 0. 467 33. 228 0. 000 1 38 3. 812 - 0. 004
Quadra tic 0. 498 18. 383 0. 000 2 37 0. 501 2. 158 262 100. 0
Pow er 0. 527 42. 261 0. 000 1 38 7 085. 875 1. 357
Grow th 0. 525 42. 036 0. 000 1 38 - 0. 910 662. 403
Exponential 0. 525 42. 036 0. 000 1 38 0. 403 662. 403
表 6　叶绿素含量与 BNC726拟合结果 ( n= 40)
T ab. 6　 Result o f chlo rophy ll content and BNC726 model fitting (n = 40)
B NC726
R2 F Sig . d f 1 d f 2 b0 b1 b2
Linear 0. 489 36. 415 0. 000 1 38 - 0. 216 6. 782
Loga rithmic 0. 482 35. 318 0. 000 1 38 4. 064 1. 846
Inver se 0. 464 32. 857 0. 000 1 38 3. 450 - 0. 477
Quadra tic 0. 490 17. 756 0. 000 2 37 0. 035 4. 952 3. 228
Pow er 0. 525 41. 980 0. 000 1 38 6. 896 1. 126
G row th 0. 519 40. 953 0. 000 1 38 - 0. 664 4. 081
Exponentia l 0. 519 40. 953 0. 000 1 38 0. 515 4. 081
　　从表 3～ 表 6可知 , 用光谱特征参数 DV 575、 BN A 726、 BNC726估算叶绿素含量要明显好于特征
参数 R 717.
由表 4可知 , Inv erse, Exponential, Grow th模型明显优于其它模型 , 则有:
( 1) Inverse: y = - 0. 071 - 0. 002 /x .
( 2) Grow th: y = exp( 1. 576+ 814. 399 x ) .
( 3) Exponential: y = 4. 834 exp( 814. 399 x ) .
由表 5可知 , Pow er, Exponential, Grow th模型明显优于其它模型 , 则有:
( 1) Pow er: y = 7 085. 875 x 1. 357 .
( 2) Grow th: y = exp( - 0. 910+ 662. 403 x ) .
( 3) Exponential: y = 0. 403 exp( 662. 403 x ) .
由表 6可知 , Pow er, Exponential, Grow th模型明显优于其它模型 , 则有:
( 1) Pow er: y = 6. 896 x 1. 126 .
( 2) Grow th: y = exp( - 0. 664+ 4. 081 x ) .
37　第 2期　　　　　　　　　　张清林等: 台湾相思树叶片叶绿素含量的高光谱参量模型研究
( 3) Exponential: y = 0. 515 exp( 4. 081 x ) .
图 4为叶绿素含量与 DV 575特征参数之间的线性与非线性拟合示意图 .
图 4　叶绿素含量与 DV575之间的模型拟合
Fig. 4　 Chlo rophyll content and DV 575 model fitting
4. 3　模型精度评价
采用均方根差对各叶绿素估测模型进行评价:
RMSE = ∑n
i= 1
( yi - y′i ) /n , ( 6)
式中 yi和 y′i 分别为叶绿素实测值和由模型计算的预测值 ,n为样本数 , RMSE值越小则结果越精确 ,模
型精度检验结果如表 7,图 5为各预测叶绿素含量回归方程效果图 .
表 7　模型精度检验结果 (n= 13)
Tab. 7　 Test result o f model accur acy ( n = 13)
特征变量 回归方程 拟合 R2 预测 R2 RMS E
DV 575
y = - 0. 071 - 0. 002 /x 0. 557 0. 845 5 0. 244 0
y = exp( 1. 576+ 814. 399 x ) 0. 548 0. 834 7 0. 168 3
y = 4. 834 exp( 814. 399 x ) 0. 548 0. 834 7 0. 168 3
B N A 726
y = 7 085. 875 x 1. 357 0. 527 0. 368 5 0. 343 0
y = exp( - 0. 910+ 662. 403 x ) 0. 525 0. 350 4 0. 353 4
y = 0. 403 exp( 662. 403 x ) 0. 525 0. 350 4 0. 354 2
BNC726
y = 6. 896 x 1. 126 0. 525 0. 652 0. 219 6
y = exp( - 0. 664+ 4. 081 x ) 0. 519 0. 643 7 0. 222 2
y = 0. 515 exp( 4. 081 x ) 0. 519 0. 643 7 0. 222 3
5　结论
通过实测台湾相思树叶片光谱数据及叶绿素含量并对光谱数据进行变化处理 , 分析了光谱特征变
量与叶绿素含量的相关性 , 获得了具有较高估测精度的台湾相思树叶片叶绿素含量光谱特征参数 . 分
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图 5　各预测叶绿素含量回归方程效果图
Fig . 5　 Effect of the sta tistical equations to pr edict chlor ophyll content
析结果表明:
( 1) 估测台湾相思树叶绿素含量时 , 一阶微分光谱参数是估测精度最高的参数 , 经连续统去除后
相对光谱反射率计算得到的波深中心归一化和波段面积归一化参数也比最敏感的原始光谱反射率 ( 717
nm处 ) 精度高 .
( 2) 通过各光谱参数与叶绿素含量的相关分析 , 确定了估测台湾相思树叶片叶绿素含量的最佳参
数为波长为 575 nm处的光谱反射率一阶微分值 . 通过各回归模型的估测 ,台湾相思树叶绿素含量预测
精度 R2值均高于 83% .
( 3) 通过模型精度检验分析 , 推荐 y = exp( 1. 576+ 814. 399 x )和 y = 4. 834 exp( 814. 399
x )为台湾相思树叶片叶绿素含量的估算模型 .
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(责任编辑: 陈　静 )
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