森林与环境学报2023，Vol.43Issue(3) ：295-302.DOI:10.13324/j.cnki.jfcf.2023.03.010

坡垒相对叶绿素含量与图像特征的非线性分析及估测

Nonlinear analysis and estimation of relative chlorophyll content based on image features of Hopea hainanensis

袁莹 白前 石蒙蒙 王雪峰 王鹏 冯启武
森林与环境学报2023，Vol.43Issue(3) ：295-302.DOI:10.13324/j.cnki.jfcf.2023.03.010
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坡垒相对叶绿素含量与图像特征的非线性分析及估测

Nonlinear analysis and estimation of relative chlorophyll content based on image features of Hopea hainanensis

袁莹 1白前 2石蒙蒙 1王雪峰 1王鹏 1冯启武3
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作者信息

  • 1. 中国林业科学研究院资源信息研究所,北京100091;国家林业和草原局森林经营与生长模拟重点实验室,北京100091
  • 2. 青海省南北山绿化服务中心,青海 西宁810028
  • 3. 都兰林晟防沙治沙有限责任公司,青海 海西816100
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摘要

为探讨濒危树种坡垒叶绿素含量与图像特征之间的非线性关系,研究用图像颜色和纹理特征估测坡垒叶绿素含量的可行性,从而为坡垒叶绿素含量的图像无损监测提供参考.以2年生坡垒为研究对象,获取坡垒冠层相对叶绿素含量(SPAD值)和可见光红-绿-蓝图像,采用广义可加模型(GAM)探究图像颜色和纹理特征与坡垒SPAD值的非线性相关性,并用基于Lasso算法筛选后的无多重共线性多图像特征构建多元线性回归模型、GAM、随机森林模型和XGBoost回归模型以估测SPAD值.结果表明:22个图像颜色纹理特征中与坡垒SPAD值线性相关最强的特征为相关标准差,呈正相关,非线性相关最强的特征为熵均值,呈反"J"形负相关;Lasso算法能够有效去除多图像特征之间存在的严重共线性,筛选后保留的15个图像特征方差膨胀因子值均低于10;利用多图像颜色和纹理特征估测SPAD值,经过交叉验证表明,XGBoost回归模型检验精度最高,决定系数、平均绝对误差和均方根误差分别为0.757、2.682和3.242.因此,坡垒图像颜色和纹理特征与SPAD值具有一定的非线性相关性,基于具有非线性解释能力的XGBoost回归模型的图像估测法可作为坡垒叶绿素含量估测的优选方法.

关键词

坡垒/叶绿素含量/图像估测法/广义可加模型/非线性关系

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基金项目

中央财政林业科技推广项目(青2022TG)

国家自然科学基金(32071761)

出版年

2023
森林与环境学报
福建农林大学

森林与环境学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.964
ISSN：2096-0018
被引量1
参考文献量15
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