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01 论文基本信息
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题目： 基于GA-PLS-SPA的辣椒叶片叶绿素含量高光谱估测
作者：彭俊杰，汪泓，王宇，肖玖军，李可相，邢丹
第一单位：贵州大学矿业学院
文章出处：彭俊杰,汪泓,王宇,等.基于GA-PLS-SPA的辣椒叶片叶绿素含量高光谱估测[J].江苏农业科学,2024,52(7):184-192.
02 文章介绍
研究背景
辣椒是贵州省重要的经济作物，贵州辣椒产业在全国范围内具有较高的知名度和影响力，已成为农业结构调整和农民增收的重要途径，是赋能乡村振兴的重要抓手。因此，对辣椒长势状况进行实时准确的监测，有助于辣椒产业的可持续发展，促进贵州的经济发展和农民富裕。
近年来，随着高光谱技术的快速发展，如何对高光谱数据进行特征波段选取以提高模型精度、降低模型复杂度相关研究得到了广泛关注。其中，将特征波段选取算法联用的方法在选取高光谱特征波段应用上的表现较好。
研究内容
以贵州遵义栽种辣椒为研究对象，测定SPAD值和冠层高光谱数据。首先，利用卷积平滑（SG）、一阶微分（FD）、二阶微分（SD）和多元散射校正（MSC）4种光谱预处理方法对原始光谱进行处理，并对比分析出最佳预处理方法；然后，引入GA-PLS结合SPA算法选取最优特征波段；最后，以最优特征波段为输入，构建贝叶斯优化随机森林（BO-RF）、随机森林（RF）和BP神经网络3个模型进行辣椒叶片叶绿素含量估测。通过模型效果对比，以期构建一个更加鲁棒、精确及复杂度较低的反演模型，来验证GA-PLS-SPA方法的普适性和泛化性。
结果与结论
GA-PLS-SPA算法选取的7个最优特征波长建模精度最高，并且构建的BO-RF、RF和BP这3个模型均能实现辣椒叶片叶绿素含量估测，其中GA-PLS-SPA-BO-RF模型精度最高，训练集的R2、RMSE和RPD分别为0.896、2.791和3.124，测试集的R2、RMSE和RPD别为0.913、2.965和3.414。证明了GA-PLS-SPA算法能提高模型精度的同时简化模型复杂度，是一种具有强泛化性和适用性的特征波长选取算法。
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在相同特征波段建模时，BO-RF模型的精度比RF模型的精度高，说明贝叶斯优化是高效的全局优化算法，可以避免不必要的参数评估，能有效解决RF模型的局部最优问题和提高RF模型的性能。
创新点
提出GA-PLS-SPA算法以解决高光谱存在数据量大和冗余度高的问题，并探究不同特征选择算法相结合进行高光谱叶绿素含量估测的可行性。同时，采用贝叶斯进行随机森林超参数优化，一定程度避免随机森林模型的估测性能受到回归树棵数、回归树最大深度、节点划分所需最小样本数、叶子节点最小样本数等参数的影响。
通过构建GA-PLS-SPA-BO-RF模型，提高了对辣椒叶片叶绿素含量的高光谱反演精度，并降低了模型复杂度，研究成果有助于贵州辣椒的科学种植与管理，推动贵州向“辣椒强省”迈进和智慧农业发展。
对农业生产的作用
03 作者简介
第一作者
彭俊杰
1996年生，贵州贵阳人，硕士
研究领域：从事农业遥感研究，研究方向主要包括（1）无人机高光谱辣椒冠层叶绿素含量反演；（2）地物高光谱辣椒叶片叶绿素含量反演。
科研成果：发表研究论文1篇，引用1次。
基金项目：参与国家重点研发计划1项、贵州省科技支撑计划3项、贵州科学院青年基金1项。
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通信作者
汪泓
1979年生，陕西宝鸡人，博士，副教授，硕士生导师
研究领域：主要从事高光谱遥感应用相关教学与科研，重点开展星载/机载高光谱遥感在土壤、植被等方面的反演，以及矿区生态遥感等问题展开研究。
论文专利：以第一或通信作者发表论文20余篇，其中SCI收录7篇。授权发明专利2项，专著1部。
基金项目：主持国家自然科学基金、贵州省科技支撑计划、贵州省科技合作计划各1项。参与国家重点基础研究发展计划1项、国家自然科学基金2项。
获奖荣誉：获省部级科学技术进步奖2项。
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04 延伸阅读
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