基于隨機森林法的棉花葉片葉綠素含量估算

依爾夏提?阿不來提 買買提?沙吾提,3,* 白燈莎?買買提艾力 安申群 馬春玥

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基于隨機森林法的棉花葉片葉綠素含量估算

依爾夏提?阿不來提1,2買買提?沙吾提1,2,3,*白燈莎?買買提艾力4安申群1,2馬春玥1,2

1新疆大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院, 新疆烏魯木齊 830046;2新疆綠洲生態(tài)教育部重點實驗室, 新疆烏魯木齊 830046;3新疆智慧城市與環(huán)境建模普通高校重點實驗室, 新疆烏魯木齊 830046;4新疆農(nóng)業(yè)科學(xué)院核技術(shù)生物技術(shù)研究所, 新疆烏魯木齊 830046

為了高效和無損地估算棉花葉片的葉綠素含量, 本研究測定了棉花光譜反射率及葉綠素含量(soil and plant analyzer development, SPAD)值, 對光譜數(shù)據(jù)進行包絡(luò)線去除處理、立方根轉(zhuǎn)換和倒數(shù)轉(zhuǎn)換, 以SPAD值與反射光譜之間的相關(guān)性為基礎(chǔ), 通過隨機森林法篩選出對棉花葉片SPAD值影響較大的特征波段, 構(gòu)建估算棉花葉片SPAD值的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(back propagation artificial neural networks, BP ANN)、偏最小二乘回歸(partial least squares regression, PLSR)兩個模型。結(jié)果表明, 在605~690 nm范圍內(nèi)的反射率與SPAD值相關(guān)性達0.01顯著水平, 均呈負(fù)相關(guān), 相關(guān)系數(shù)最高值為-0.619。與原始光譜相比, 經(jīng)過變換后的棉花反射率與SPAD值相關(guān)性結(jié)果相差較大, 其中去除包絡(luò)線光譜在550~750 nm波段范圍有效提高了相關(guān)性, 相關(guān)性效果優(yōu)于倒數(shù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)和立方根轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)。隨機森林法能夠有效評出對SPAD值影響較大的特征波段, 進而提高模型估算精度。在兩種模型中, 基于去除包絡(luò)線光譜建立的PLSR和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的決定系數(shù)2分別為0.92、0.83, 說明這兩種模型的估算能力較好; 兩種模型RMSE分別為0.88、1.26, RE分別為1.30%、1.89%, 表明PLSR模型的估算精度比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型高。從模型的驗證效果來看, PLSR模型在估算棉花SPAD值方面有一定的優(yōu)勢和參考價值。

SPAD值; 棉花; 隨機森林法; 高光譜估算模型

葉綠素在植物光合作用中起著能量傳遞和捕獲的作用, 且可反映植物氮、磷利用效率以及光合速率的強弱[1-3], 并指示植物生長發(fā)育狀況。高光譜遙感技術(shù)作為一種無損、廉價、無污染的技術(shù)方法, 近年來廣泛應(yīng)用于葉綠素信息在植被長勢、生理脅迫狀況中的監(jiān)測及作物估產(chǎn)[4-5]。

國內(nèi)外學(xué)者在高光譜估算農(nóng)作物葉綠素含量方面取得了一定的成果, 估算方法可概括為以下兩類。一類是經(jīng)驗?zāi)Ｐ汀脑脊庾V或各種轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上選取敏感波段或以建立的植被指數(shù)為變量, 構(gòu)建估算模型[6]; 第二類是物理模型。通過冠層和地物特性來反演光譜, 將獲取的結(jié)果通過輻射傳輸?shù)任锢砟Ｐ瓦M行解釋[7]。Li等[8]通過自創(chuàng)新技術(shù)(WREP)從連續(xù)小波轉(zhuǎn)換的水稻和小麥反射光譜中提取紅邊參數(shù), 并估算兩種作物的葉片葉綠素含量; 毛博慧等[9]采用遺傳算法尋優(yōu)選出486、599、699和762 nm波長處的光譜反射值, 組合計算了12 個植被指數(shù), 并以DVI (726, 699)、SAVI (762, 599)指數(shù)構(gòu)建苗期冬小麥葉綠素含量估算模型。丁永軍等[10]對番茄葉綠素含量進行估算, 并將原始光譜數(shù)據(jù)進行一階導(dǎo)數(shù)轉(zhuǎn)換、吸光度光譜轉(zhuǎn)換和包絡(luò)線去除處理, 采取多種共線性診斷選取四類光譜的敏感波段, 構(gòu)建多元線性回歸模型, 其中, 在去包絡(luò)線模型中, 建模集2為0.88, 檢驗集決定系數(shù)2為0.82, 即模型具有較好的預(yù)測能力。姚霞等[11]對紅邊位置進行提取, 分析比較利用不同算法所提取的紅邊位置對氮素營養(yǎng)監(jiān)測模型的準(zhǔn)確性和可靠性產(chǎn)生的影響。Yi等[12]人對水稻光譜進行主成份分析再建立估算水稻氮含量的線性回歸模型和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸模型,發(fā)現(xiàn)通過主成份分析和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合建立的回歸模型估算能力更強。上述研究豐富了農(nóng)作物參數(shù)反演方法, 為今后大尺度估算作物葉綠素含量的準(zhǔn)確性提供了一定的科學(xué)依據(jù)。

以往研究大部分直接選取相關(guān)系數(shù)較高的特征參數(shù)建立估算模型, 這可能導(dǎo)致變量的選擇隨機和單一, 缺乏定量化, 模型估算能力并未達到最佳效果。用隨機森林法可計算SPAD值對特征波段的重要性評分并選出最佳估算參數(shù), 對參數(shù)進行定量化, 提高模型估算精度。因此本研究以棉花葉綠素相對含量為研究對象, 對原始光譜數(shù)據(jù)進行包絡(luò)線去除處理、立方根轉(zhuǎn)換和倒數(shù)轉(zhuǎn)換, 通過相關(guān)性分析選取跟SPAD值相關(guān)性較高的特征波段, 并用隨機森林法尋優(yōu)選擇最佳估算參數(shù), 建立偏最小二乘回歸模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸模型。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

新疆瑪納斯縣新疆農(nóng)業(yè)科學(xué)院試驗站位于新疆瑪納斯縣中部的包家店鎮(zhèn)(85°19′~86°25′E, 44°16′~ 44°22′ N), 面積為0.4 hm2, 屬于典型的中溫帶大陸性氣候區(qū), 其特點是冬季時間長, 寒冷; 夏季時間短, 酷熱。該地區(qū)光照較強, 晝夜溫差較大, 年均氣溫7.2℃, 年均降水量193.3 mm, 年平均無霜期168.5 d。試驗田被劃分為60個小區(qū), 供試棉花主要品種為新陸早57號、新陸中21號、農(nóng)墾5號等。種植模式為“1膜3帶6行”, 膜寬為2.35 m, 行距為60 cm, 株距為10 cm。2017年4月28日播種, 5月5日灌出苗水, 化學(xué)調(diào)控與其他管理措施按照當(dāng)?shù)馗弋a(chǎn)栽培要求進行。研究區(qū)位置和采樣點分布情況如圖1所示。

1.2 光譜數(shù)據(jù)的測定與處理

對花鈴期的棉花, 使用ASD FieldSpecHandHeld便攜式光譜儀在晴朗無云無風(fēng)條件下測取北京時間11:30-15:30, 波長為350~1050 nm的光譜, 光譜儀探頭距離棉花葉片冠層高度25 cm, 并保持垂直向下, 設(shè)置光譜掃描時間為8 s, 每個樣點測6次。其間, 每測3次進行一次白板標(biāo)定, 確保數(shù)據(jù)的精確性, 并用Viewspec PRO計算出每樣點6條曲線的平均值作為該點光譜反射值。

為減少光照條件引起的乘性因素, 對光譜數(shù)進行包絡(luò)線去除處理(continuum-removal transformation, Rcr)、倒數(shù)轉(zhuǎn)換(Reciprocal transformation, 1/R)和立方根轉(zhuǎn)換(cube-root transformation, ?R)。此3種光譜轉(zhuǎn)換可增強可見光區(qū)域光譜差異, 突出光譜的吸收、反射特征[11]。其中去除包絡(luò)線處理可壓抑背景光譜, 并擴大弱吸收特征信息[13-15]。

圖1 研究區(qū)位置和采樣點分布圖

1.3 SPAD值的測定

在60個樣區(qū)內(nèi)用葉綠素計(SPAD-502Plus, Konica Minoita, Japan)測定棉花冠層葉片SPAD值, 每個樣點隨機測量5~6次, 取平均值作為該樣點最終葉片葉綠素含量值。測定時間與光譜測定同步, 位置與光譜測定保持一致。

1.4 隨機森林法

隨機森林法(random forest, RF)是高維學(xué)數(shù)據(jù)分析方法之一, 主要用于高維數(shù)據(jù)分類和回歸, 并可計算出自變量對因變量重要性評分[16-18], 本文以DPS數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)計算隨機森林變量重要性評分。首先對棉花SPAD值與四類反射光譜數(shù)據(jù)的相關(guān)性進行分析, 在原始光譜和轉(zhuǎn)換光譜中分別選取12個特征波段, 運用隨機森林法對光譜進行敏感波段尋優(yōu), 并建立偏最小二乘回歸模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。進行隨機森林重要性評分時, 以袋外數(shù)據(jù)對b棵回歸樹進行測試分析, 可分別得均方殘差MMSE,1、MMSE,2、MMSE,3、……、MMSE,b, 在各袋外數(shù)據(jù)集中, 將隨機擾動方法對變量進行置換, 形成新袋外測試集[19-20]。用袋外測試集對b棵回歸樹進行測試, 得出隨機置換后的均方誤差矩陣。

第個輸入變量重要性評分為MMSE,1、MMSE,2、MMSE,3、……、MMSE,b與均方誤差矩陣第行之差的均值與b棵回歸樹標(biāo)準(zhǔn)誤差SE的比值, 可得變量的均方殘差平均減小量。

1.5 模型建立與檢驗

采用DPS數(shù)據(jù)處理系統(tǒng), 通過隨機森林法篩選出來的特征波段建立估算棉花冠層葉綠素含量的偏最小二乘法回歸(PLSR)模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BP ANN)回歸模型。其中, PLSR方法在回歸建模過程中采用數(shù)據(jù)降維、信息綜合和篩選技術(shù)。在估算葉綠素含量時, 其主要思想為, 減少光譜維數(shù)的同時, 明確葉綠素含量變化的主控因子, 使模型具備更好的魯棒性[21-22]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型主要由輸入層、隱含層和輸出層3層組成[23], 通過調(diào)整權(quán)值將網(wǎng)絡(luò)誤差最小化, 把學(xué)習(xí)結(jié)果反饋到隱含層, 改變其權(quán)系數(shù)矩陣, 進而達到預(yù)期學(xué)習(xí)目的[24]。將通過相關(guān)性分析選出來的, 跟SPAD值相關(guān)性較高的高光譜參數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層, SPAD值作為輸出層, 經(jīng)過多次訓(xùn)練, 隱含層節(jié)點數(shù)和最大代次數(shù)調(diào)節(jié)為最佳估算精度, 建立估算棉花葉片SPAD值BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸模型。分別采用決定系數(shù)(2)、均方根誤差(RMSE)、相對誤差(RE)對模型評估, 以保證模型穩(wěn)定性和估算精度。2越接近1, 表明模型的穩(wěn)定性越好, 且精度高; RMSE和RE越小, 模型的估算能力越精確, 預(yù)測方程所得預(yù)測值與實測值擬合效果更好。PLSR模型中, 原始光譜和包絡(luò)線光譜的6個特征波段分別作為自變量, SPAD值作為因變量, 在已獲取的60組數(shù)據(jù)中隨機選取29組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本, 24組作為檢驗樣本創(chuàng)建回歸模型; BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型將通過隨機森林法選出的原始光譜和去除包絡(luò)線光譜的特征波段作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層, SPAD值作為輸出層, 經(jīng)過多次訓(xùn)練, 隱含層節(jié)點數(shù)定為10, 訓(xùn)練時最大代次數(shù)定為1000。

2 結(jié)果與分析

2.1 棉花葉片光譜曲線特征

由圖2可看出, 不同SPAD值的棉花反射率曲線變化趨勢基本相同, 且具有明顯變化規(guī)律。在350~680 nm波段范圍內(nèi)的反射率比680~1050 nm波段范圍內(nèi)低, 總體上繼承了棉花葉片光譜反射率的特征。在350~680 nm波段范圍內(nèi)隨著SPAD值的增加, 光譜反射率顯著降低, 光譜差異較大, 其中在490~550 nm波段范圍反射率平穩(wěn)上升, 綠光區(qū)域的550 nm處出現(xiàn)綠色強反射, 產(chǎn)生峰值, 678 nm處形成葉綠素吸收谷; 在680~1050 nm范圍內(nèi), 680~750 nm處反射率隨波長呈現(xiàn)急劇增高趨勢, 而在750~1050 nm波段范圍內(nèi)反射率隨SPAD值增高未表現(xiàn)出明顯梯度型差異, 光譜曲線變化趨于平穩(wěn)。棉葉的健康狀況直接決定了SPAD值的大小, 而SPAD值直接影響著葉片的反射率。由此可知, 葉綠素含量的差異會引起棉花葉片光譜曲線特征的變化, 葉片反射率會隨著SPAD值的增加而降低, 呈負(fù)相關(guān)。

圖2 棉花葉片光譜

2.2 棉花冠層光譜和葉綠素含量的相關(guān)性分析

為了進一步明確棉花SPAD值相應(yīng)的敏感波段, 將棉花葉片SPAD值和原始光譜在內(nèi)的四類光譜數(shù)據(jù)做Pearson相關(guān)性分析和波段之間的自相關(guān)性分析, 由圖3和圖4所示, 棉花葉片SPAD值和反射率緊密相關(guān)。在605~690 nm和745~1050 nm區(qū)域內(nèi)的反射率與SPAD值相關(guān)性達0.01的顯著水平, 相關(guān)系數(shù)最高值為-0.619, 此波段范圍主要受葉綠素吸收的影響, 均呈負(fù)相關(guān)。與原始光譜相 比, 經(jīng)過變換后的棉花反射率與SPAD值相關(guān)性相差較大, 其中去除包絡(luò)線光譜和SPAD值呈極顯著相關(guān), 相關(guān)系數(shù)峰值的絕對值為0.799, 相關(guān)性最高值的呈現(xiàn)區(qū)域跟原始光譜數(shù)據(jù)大致相似, 相關(guān)性效果優(yōu)于倒數(shù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)和立方根轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)。去除包絡(luò)線光譜達0.01顯著水平的敏感波段均集中于570~730 nm波段范圍內(nèi), 可知, 包絡(luò)線去除法更有利于發(fā)現(xiàn)棉花SPAD值相應(yīng)的敏感波段。倒數(shù)光譜和立方根光譜雖然增強效果不明顯, 但是敏感波段的出現(xiàn)區(qū)域跟原始光譜和去除包絡(luò)線光譜保持一致, 從圖可看出四類光譜數(shù)據(jù)的相關(guān)性最高值均出現(xiàn)在550~750 nm波段范圍內(nèi), 說明此光譜范圍與棉花SPAD值之間存在著高度相關(guān), 為選取特征波段的最佳區(qū)間。

對原始光譜和去除包絡(luò)線光譜的751個波段進行兩兩組合, 得出決定系數(shù)2, 并用Matlab-R2016a繪制相對決定系數(shù)等值線圖。圖中顏色從深藍(lán)色到深紅色表示決定系數(shù)由小到大, 相同色調(diào)越深說明相關(guān)系數(shù)越大。由圖4可知, 基于自相關(guān)性分析的原始光譜和去除包絡(luò)線光譜的決定系數(shù)最高值均在620~690 nm和740~920 nm范圍, 其余波段范圍2較小, 即相關(guān)性較低。去除包絡(luò)線光譜在可見光波段范圍內(nèi)顏色最深, 即相關(guān)性顯著, 且在570~750 nm波段范圍內(nèi), 數(shù)據(jù)冗余最小, 信息含量最豐富, 結(jié)果與Pearson相關(guān)性結(jié)果吻合。

經(jīng)相關(guān)分析可選出相關(guān)性較高的波段作為隨機森林分類的參考值, 經(jīng)過反復(fù)實驗和比較分析, 最后隨機森林生成樹的變量(NTree)設(shè)置為300, 節(jié)點處變量數(shù)設(shè)置3, 對敏感波段重要性VIM值(variable importance measure)進行了評價。由表1和圖5可知, VIM值越大, 說明敏感波段(自變量)在估算SPAD值(因變量)時有更重要的作用。原始光譜數(shù)據(jù)中, VIM值最大的波段為614 nm, VIM值最小的波段為689 nm和786 nm, VIM值最大的6個波段對應(yīng)的變量依次為12、1、6、3、4、11, 這些特征波段均出現(xiàn)在610~700 nm和900~950 nm波段范圍內(nèi); 在去除包絡(luò)線光譜中, VIM值最大的波段為695 nm, VIM值最小的波段為612 nm, VIM值最大的6個波段對應(yīng)的變量依次為'10、'12、'1、'11、'4、'8, 相比原始光譜敏感波段的出現(xiàn)范圍較分散。通過隨機森林法篩選出來的這些敏感波段可視為對模型貢獻較大的變量。

圖3 不同轉(zhuǎn)換光譜曲線與葉SPAD值的相關(guān)性

R: 相關(guān)系數(shù); RR: 原始光譜; Rcr: 包絡(luò)線光譜; ?R: 立方根光譜; 1/R: 倒數(shù)光譜。

R: correlation coefficient; RR: raw reflectance; Rcr: continuum-removal reflectance; ?R: cube-root reflectance; 1/R: reciprocal reflectance.

圖4 光譜自相關(guān)矩陣

表1 特征波段的選取

: 原始光譜特征波段的變量名;': 包絡(luò)線光譜特征波段的變量名; RR: 原始光譜; Rcr: 包絡(luò)線光譜。

: characteristic band’s variable name of the raw reflectance;': characteristic band’s variable name of the continuum-removal reflectance; RR: raw reflectance; Rcr: continuum-removal reflectance.

圖5 變量重要性評估

2.3 模型的構(gòu)建與檢驗

運用隨機森林法選出的6 個特征波段和建模樣本實測葉綠素含量數(shù)據(jù)分別建立PLSR模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型, 模型評價參數(shù)如表2所示。從建模效果看, 基于原始光譜建立的兩種模型中2都低于0.8, RMSE相差不大, 說明兩種模型的穩(wěn)定性較低, 預(yù)測效果接近; 基于包絡(luò)線數(shù)據(jù)的兩 種模型中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的2為0.90, RMSE降低至0.91, 表明數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換后模型的穩(wěn)定性和估算精度有了一定的提高。從預(yù)測值和實測值之間的擬合分析可以看出(圖6), 基于去除包絡(luò)線數(shù)據(jù)的點和原始光譜相對均勻地分布在1︰1直線的兩側(cè), 表明利用去除包絡(luò)線光譜建立的兩種模型的擬合效果更好。

表2 建模結(jié)果比較

2: 決定系數(shù); RMSE: 均方根誤差; RE: 相對誤差; RR: 原始光譜; Rcr: 包絡(luò)線光譜。

2: coefficient of determination; RMSE: relative root mean-squared error; RE: relative error; RR: raw reflectance; Rcr: continuum-removal reflectance.

為了進一步驗證模型的估算精度, 利用驗證樣本對兩種模型進行驗證(表 1), 從驗證效果看, 基于原始建立的兩種模型中2分別為0.64、0.78, 均小于0.8, 與建模效果保持一致, RE分別為3.01%、2.27%, 說明這兩種模型穩(wěn)定性和估算能力都較低, 不能作為估算棉花葉片葉綠素含量的最佳模型, 這可能是由于實測光譜受外界因素干擾, 因目標(biāo)物的粒度、密度、紋理、粗糙度等物理特性所故; 包絡(luò)線光譜建立的PLSR和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型2分別為0.92和0.83, 說明兩種模型的穩(wěn)定性較好; 在PLSR模型中, RMSE從原始光譜的2.06降到0.88, RE從3.01%降到1.30%, 說明PLSR模型的估算能力比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型更優(yōu)異。從模型的驗證效果來看, PLSR模型效果比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更好。因此, 本研究選取PLSR模型對棉花SPAD值進行估算。從預(yù)測值和實測值的擬合度可以看出(圖6), 基于原始光譜的數(shù)據(jù)點與包絡(luò)線相比分布較為離散, 估算精度較低。

3 討論

冠層尺度的葉綠素含量的統(tǒng)計估算方法有不同的表現(xiàn)形式, 最常用的辦法就是構(gòu)建地面實測生化要素含量和田間、機載或者星載傳感器測得的冠層反射率的統(tǒng)計關(guān)系[25-27]。另一種辦法是將葉片尺度上的光譜指數(shù)與色素含量的關(guān)系直接用在冠層尺度上[28-30]。本研究按照第一種方法, 以田間測定來獲取光譜數(shù)據(jù)和SPAD值, 進行了冠層尺度上的葉綠素相對含量估算。以田間尺度的光譜反射率作為應(yīng)用條件建立了估算模型, 其中, PLSR模型具有運算量小、速度快、變量更少的特點, 且適用于對模型精度要求不高的場合; 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是依賴于大量輸入的統(tǒng)計學(xué)算法的數(shù)學(xué)模型, 與線性方法相比, 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在解決非線性問題上的應(yīng)用較為廣泛, 且能夠識別葉片色素和光譜指數(shù)之間復(fù)雜非線性關(guān)系[31]; 至于兩種模型的樣本數(shù), 賈學(xué)勤等學(xué)者利用PLSR模型對180組冬小麥樣進行地上干生物量高光譜估測, 其模型的決定系數(shù)2為0.692; 尼加提等人采用PLSR模型估算春小麥葉片葉綠素含量, 其樣本數(shù)為55, 模型的決定系數(shù)2達到0.8; 郭云開等學(xué)者利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對40個土壤樣本進行銅含量高光譜反演, 最后模型的擬合度為0.721; 余蛟洋等使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型估算蘋果葉片SPAD值, 采用的樣本數(shù)總共是120組, 模型最后的決定系數(shù)達到0.95, 總之, 應(yīng)用這兩種模型的研究者們采用的樣本數(shù)都不一致[20,32-36]。因此本研究按照以往研究者們的經(jīng)驗具備了53組樣本, 29組為建模, 24組為檢驗, 最后兩種模型的估算精度分別為PLSR模型2為0.92; BP神經(jīng)網(wǎng)路模型2為0.83, 估算效果均優(yōu)異, 但是如何控制樣本數(shù)才能達到最佳效果需進一步探討。在植被光譜分析中, 對原始光譜的預(yù)處理可更好地挖掘生物參量特征波段, 從而建立更加穩(wěn)定精確的回歸模型。本文對原始光譜數(shù)據(jù)進行倒數(shù)轉(zhuǎn)換、立方根和去除包絡(luò)線處理, 通過相關(guān)性分析可知, 包絡(luò)線光譜較原始光譜在特征波段與棉花SPAD值的相關(guān)性更好, 基于去除包絡(luò)線光譜所構(gòu)建模型的驗證精度高于原始光譜特征參數(shù)建立的模型, 去除包絡(luò)線光譜更適合估算棉花葉片的SPAD值, 且倒數(shù)轉(zhuǎn)換和立方根轉(zhuǎn)換對光譜信息的獲取未表現(xiàn)出明顯的作用, 相關(guān)系數(shù)也未得到顯著提高, 此結(jié)果對棉花SPAD值估算的研究意義較小。綜合以上研究結(jié)果發(fā)現(xiàn), 高光譜數(shù)據(jù)的衍生變化對模型的估算效果起到了一定的優(yōu)化作用。

圖6 PLSR和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對實測值與預(yù)測值的擬合分析結(jié)果

高光譜數(shù)據(jù)特征選擇常用的方法主要有PCA、判別分析、光譜微分處理技術(shù)與ICA等, 其中隨機森林法具有容易實現(xiàn)、簡捷、調(diào)整參數(shù)少、經(jīng)濟等優(yōu)點[37-39]。因此本研究通過隨機森林法進行了變量重要性選擇, 且對特征波段進行了定量化處理, 更精確地評估出了對SPAD值影響較大的特征波段, 有效地提高了模型的估算精度。

不同建模算法對估算模型預(yù)測精度的影響較大, 驗證結(jié)果說明PLSR模型的估算精度高于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型, 估算效果較為優(yōu)異。主要是因為包絡(luò)線去除法對數(shù)據(jù)進歸一化處理, 可釋放一些原本被遮蔽的光譜吸收特征信息, 從而改善模型精度, 此結(jié)果與眾多學(xué)者的研究相一致[40-42]。而BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值初始化隨機, 且其程序運行結(jié)果、選用的輸入?yún)?shù)均存在差異, 致使其模型精度較低[43]。因此在以后的研究中, 需要重點考慮BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入?yún)?shù)的選擇。

4 結(jié)論

(1) 在605~690 nm和745~1050 nm區(qū)域內(nèi), 反射率與SPAD值極顯著負(fù)相關(guān)(<0.01), 此波段范圍主要受葉綠素吸收的影響。

(2) 經(jīng)去除包絡(luò)線光譜變換和立方根轉(zhuǎn)換后的棉花反射率與SPAD值相關(guān)性比原始光譜高, 且以去除包絡(luò)線光譜變換最高; 倒數(shù)轉(zhuǎn)換后棉花反射率與SPAD值相關(guān)性較原始光譜低。

(3) 通過隨機森林法篩選出的去除包絡(luò)線光譜波段建立的PLSR和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的估算能力均高于原始光譜波段; 且PLSR估算能力高于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

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Estimation of leaf chlorophyll content in cotton based on the random forest approach

Ershat ABLET1,2, Mamat SAWUT1,2,3,*, Baidengsha MAIMAITIAILI4, AN Shen-Qun1,2, and MA Chun-Yue1,2

1College of Resources and Environmental Science, Xinjiang University, Urumqi 830064, Xinjiang, China;2Key Laboratory of Oasis Ecology of Ministry of Education, Urumqi 830064, Xinjiang, China;3Key Laboratory for Wisdom City and Environmental Modeling, Xinjiang University, Urumqi 830064, Xinjiang, China;4Institute of Nuclear and Biotechnologies, Xinjiang Academy of Agricultural Sciences, Urumqi 830064, Xinjiang, China

The main objective of this study is the estimation of the leaf chlorophyll content efficiently and harmlessly. SPAD values and spectral data were collected from field observation. Original spectra processed to continuum-removal transformation, cube-root transformation and reciprocal transformation. Based on the correlation between SPAD values and canopy spectral reflectance, we selected characteristic bands by random forest approach to establish two kinds of estimating models, including back propagation artificial neural network (BP ANN) model and partial least squares regression (PLSR) model. The reflectivity in the range of 605-690 nm was negatively correlated with the SPAD value at< 0.01, with the correlation coefficient of-0.619. After transformations, the spectral reflectance exhibited different correlations with SPAD value, continuum-removal spectra improved the correlation in the range of 550-750 nm, and had a better correlation with SPAD value than cube-root and reciprocal transformations. Random forest approach effectively evaluated the characteristic bands with large influence on SPAD value, which can help improve the estimation accuracy of the model.2of the PLSR and BP neural network model based on continuum-removal spectra was 0.92 and 0.83 respectively, show the two models with good stability in estimation of cotton SPAD values. The RMSE of the two models was 0.88, 1.26, and RE was 1.30% and 1.89% respectively, which indicates that estimation accuracy of PLSR model is higher that of BP neural network model. From the validation of the model, PLSR model has certain advantages and reference value in estimating chlorophyll content of cotton.

SPAD value; cotton; random forest method; hyper-spectral estimation model

2018-04-22;

2018-08-20;

2018-09-20.

10.3724/SP.J.1006.2019.84058

通信作者(Corresponding author): 買買提·沙吾提, E-mail: korxat@xju.edu.cn

E-mail: 13201349501@163.com

本研究由國家自然科學(xué)基金項目(41361016, 41461051)和大學(xué)生創(chuàng)新訓(xùn)練計劃項目(201710755058)資助。

This study was supported by the National Natural Science Foundation of China (41361016, 41461051) and the Student Innovation Training Program (201710755058).

URL:http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.1809.S.20180918.1712.012.html