通过分析相关性
沉香树（红花）原光谱和其他25种变换光谱仪最广泛其高的叶绿素含量频谱参数，并选择具有高光谱指数和良好相关每个沉香树生长和叶绿素含量带，设置线性模型，抛物线形，在不同的生长阶段指数和对数叶绿素含量，并且使用RMSE来评估模型的准确性。
后，每个优化模式的：播种抛物线模型的归一化指数（NDI）具有最大的试验模型和0.900 0.932精度的精度;黄边尺寸分支（Dy）0.850抛物线模型精度，0.811精度测试图案; 444纳米，在开花精度抛物线模型次微分谱的开始是0.734，0.866验证精度;抛物线模型的最终繁荣精度为0.929至798 nm的二阶导数光谱; 795 nm二阶成熟度导出光谱的指数模型精度为0.904，测试精度为0.868。薇（红花），叶绿素，高光谱，估计模型出现DOI：S127文献代码：A文章编号：0439-8114（2016）21-5651-08DOI：10.14088 / j.cnki基于内容的关于光谱.issn0439- 8114.2016.21.055Hyperspectral叶绿素估算模型测定SafflowerZHANG Nan1a，1B，熊开平gang1b，2，JIN-hua1a严，1B（资源环境的科学1a.College，b。洲生态，新疆大学，乌鲁木齐830046，艺术科学学院中国，北京联合大学，北京100083，中国）摘要的重点实验室：建立线性和抛物线指标和红花对数模型（红花叶绿素含量），原始相关光谱，光谱处理，和25种的不同阶段高光谱应用参数最常见和叶绿素含量进行了分析。择RMSE选择高光谱指数和波长，与每个生长期的红花叶绿素含量具有良好的相关性。旦进行了物在种植，模型的精度和最大测试的精度的阶段获得从不同时期的最佳模型分别0.900和0.932为NDI的抛物线模型。于Dy抛物线模型，测试的准确度分别为0.850和0.811。早期开花期间，测试的模型和精度的准确度分别为0.734和0.866对二阶导数光谱中的波长444纳米的抛物线模型。最后开花期间，对于798nm波长的二阶导数光谱的抛物线模型，模型的精度为0.929。熟期间，模型精度和测试的精度的周期分别为0.904和0.866分别为在波长795纳米的关键词二阶导数光谱的索引图案：红花（红花L.），叶绿素，hyperspectre，红花估计模型（红花），也被称为草名沉香树，沉香树属菊科，文化和管理是简单的，适合机械栽培和石油生产率较高，是一套医疗服务，石油是特殊经济作物之一。国是沉香树种植非常普遍，与新疆的区域，它在新疆经济发展的重要作用，超过50％的世界的国家之一。绿素和高光谱集中在玉米，小麦，大米，大豆和经济林，以及一些研究大多数研究对疾病的窖藏已经进行。果制造紫微主产区的叶绿素模型的估算的光谱特性方面，沉香树的精细化管理具有重要意义和实用价值是非常重要的，与估计的监测和性能沿使用所测量的谱生长番石榴驱动绉，必须考虑在生长期的不同的敏感度的光谱指数，选择生长最好的索引的不同阶段以及它们的衍生物可以提供支持条坚实的技术，实现精确的动态监测，科学管理和紫微决策。素情况表是评估监测的生长条件重要指标和预期收益潜力，作物叶片叶绿素含量的多少植物的光合能力，既显示了生长条件，同时也一种物质和能量交换，文化和环境的重要条件叶绿素了解情况允许有效地监控光合能力和作物的营养状况。对作物生长和产量预测以及准确诊断和动态调节具有重要意义。光谱传感技术为作物叶色素的快速无损监测提供了有效手段[1-3]。多国内研究人员进行了反转，以从不同的角度和方法遥感叶绿素培养，并且取得了一系列的结果[4-7]的。
光谱特性和光谱特性最集中沉香树的调查研究已研究较少研究在整个频谱生长期叶绿素含量和功能之间的关系有点叶绿素之间的关系。这项研究中，叶生长阶段的相关默特尔叶绿素含量冠层光谱进行了分析，相关指标的选择和叶绿素含量和乐队估算模型建立不同类型不同的生长阶段，最后比较的沉香树叶绿素含量，估计沉香树的每个阶段的叶绿素含量的最佳模式已被选中，以促进更精细的管理沉香树。
究区的区域概况位于新疆维吾尔自治区北部，东奇台县昌吉市（89°13E，91°22E，42°25N-45°29 “N）。处中纬度地区，南北高，通过低带鞍，是，浮雕可分为南部山区（丘陵），中原，北部沙漠，四个山东北部地区，由于地理环境，太阳的辐射作用和大气环流属于大陆性干旱气候温和适中，其特点是漫长寒冷的冬季和短暂，温暖的夏天和没有明显的春季和秋季。平均气温5.5℃，7月平均气温22.6℃，39℃，极端最高气温18.9℃，一月平均气温的-37.3℃，极端最低气温。候干燥，年平均相对湿度为60％。与风南风系西北由灾害性天气通常占主导地位，
沉香树12的最高风速和2.9米/秒的平均增长率。无霜期为153天（4月下旬至10月上旬），年平均降水量为269.4毫米。料和方法设计8月5日，用于测试的选定作物新疆奇台沉香树大面积（位置是89°3943“E，43°5220” N，海拔964米，行距50cm）上，该施肥，灌溉和沉香树线之间的间距与其他沉香树种植园的间距相同。同时现场监测物上沉香树，分支，最终开花和成熟的初花期的阶段的阶段的苗期的叶片的光谱反射率和叶绿素含量进行。和由美国分光计字段获取FieldSpecPro3 ASD中，光谱仪350〜2500纳米的波长范围内的测定光谱数据叶绿素，本研究仅选择波段满足以下350~1，100 nm范围的测试要求，包括可见光和近红外遥感。探头的角度为25°测量分光计暗电流每次测量之前校正上的观察结果的仪器的噪声的影响来执行。共40个点已经被选择用于光谱学，并且每个点测定5次，将其平均值作为该点的光谱反射率值。实验是在一个晴朗的日子进行，万里无云无风，和沉香树数据的频谱是从13:00收集15:00北京时间。用Viewspec pro软件处理收集的数据。测量的光谱，使用SPAD-502叶绿素的测定装置，测定大花沉香树叶的叶绿素含量。片叶子测量5次，其叶片叶绿素含量取平均值。
择高光谱原始频谱选择的参数，一阶导数光谱和索引的二阶导数最广泛使用的（表1）[8-16]，沉香树叶绿素的参数的估计。缩微分谱不仅对目标信号中的背景噪声的影响，使得它们的科学数据和揭示了频谱值的固有特性。此，可以使用衍生光谱建立叶绿素和反射光谱之间的关系，以估计植被内的叶绿素含量。型测试使用均方根误差（RMSE）来评估模型的准确性。RMSE =其中yi和Yi“是模型预测值和SPAD值的测量值的叶绿素含量的计算中，n为样本用于测试的数目，RMSE值越高，则该模型的精度较高。花沉香树及叶片叶绿素含量的光谱反射率之间的相关性是由统计软件分析DPS和映射在Excel中进行。果从图1中观察到的变化的不同生长和叶绿素含量。1次沉香树分析中，在增长的下降趋势沉香树叶绿素含量与第一后上升，从（6月20日）苗期到开花，与植物的生长，将叶表面变得重要的是，结构件也发生变化，叶绿素含量在整个生长期最高，为66.5的SPAD值，叶绿素含量开始开花后下降，最终开花后（约7月11日）迅速下降叶绿素的原因是靠近沉香树黄色成熟植物，水滴叶，造成叶黄素替换成叶绿素，植物的黄叶成熟基础，植物部分材料内容干燥，弱叶绿素。中观察到不同生长沉香树的光谱反射率曲线。2中，在可见波长的波段，叶绿素含量上播放其光谱特性的重要的作用，具有叶绿素的在550纳米，450纳米附近的反射峰，并且双方的其在670红色波段的波长的吸收带和蓝色谷是在近红外反射率的附近的急剧增加从750nm至形成高反射，并且不同的光谱反射率生长沉香树表观分离，其特征在于，所述最终明显的开花在到期日播种，植物是黄色，分支都死了和叶绿素含量显著降低，使得在可见光范围内的反射率增加;在近红外波段，它远低于其他生长阶段。
用统计软件高光谱参数沉香树DPS相关分析的各种生长和叶绿素含量计算的沉香树频谱参数（见表2）的高叶绿素含量之间的相关系数。表2中，除了苗（DR），VI3，VI5，在剩下的光谱沉香树叶绿素含量的红色边缘的大小显示出与变量相关显著其中红色反射率谷（ RR），从地板（OSAVI）指数归一化调整植被指数（NDI）等于相关系数均大于0.94，由于沉香树苗，覆盖非常低，土壤背景因素，水分，更冲击粗糙度，所述归一化指数，该指数可以被调节以影响接地部THEIP，叶和幅度的分支的叶绿素含量黄边（Dy），黄边区（SDY），VI6相关性均高度显着，相关系数大于等于0.83;第一开花，最终开花，成熟度，叶绿素含量沉香树叶及相关系数高光谱参数是小于0.80，由于盛开沉香树，冠层光谱信息反映主要花，果实因此，沉香树叶片叶绿素含量与冠层光谱的相关系数较低。花的开始之间的相关性分析，最终的开花，成熟度和原始频谱变换开花的叶绿素含量的开始，花最终相关幅值的频谱特性高的叶绿素含量是不高的成熟度（表2），其原因是由于花青素开花覆盖代替叶绿素沉香树，成熟的植物生长停止，水和营养物，黄色植被减少，导致相关性很弱。此，三个时期的或光谱反射率更原始的，一阶导数光谱，相关分析与相应的叶绿素第二衍生物，叶绿素含量搜索敏感带默特尔。一开花，原频谱的叶绿素含量通常为具有0.5或更小，在图3a中示出的相关系数的相关性高;在图中所示的叶绿素含量相关系数r = 0.830，3A1的460nm光谱。第二顺序和在444处的叶绿素含量导出的光谱反射率之间的相关系数是0.825，R = 1，如图3A2。终发展，粗光谱反射沉香树叶绿素的含量在整个波长范围呈正相关，并且可见光到近红外，相关抬高，在图3b中示出;在相关的导数光谱系数r的第一叶绿素含量为488nm = -0.784 1，如图3B1所示。关系数叶绿素R = -0.815 6，图3B2 ..成熟的798纳米的二阶导数光谱，沉香树粗光谱反射率是积极与在整个波长范围内的叶绿素含量相关，并且在100nm至449nm的350~1波长范围内相关性降低是最高相关系数r = 0.955 0。
767nm处，叶绿素含量的相关系数导出光谱r = -0.855 7，如图3c1所示。;;图3C在795个纳米的第二相关叶绿素衍生物光谱系数r =如图3C2所示所示0.927 8。生物可以去除噪声谱原点更好地反映光谱信息和植物的生长，并以高灵敏度和特异性等特性[17]的导数光谱，沉香树不同时间的不同来源的生长此外，衍生物的光谱与叶绿素含量之间的相关性具有高值。
此，衍生光谱可用于鉴定沉香树不同生长阶段的叶绿素含量。模选择高的频谱参数，微分光谱和叶绿素含量和对应的内容之间的相关性高的指标，并且全部通过测试显著0.01极。于确定叶绿素含量的估计模型每个采样周期随机分为两组，被用于建模样品的2/3并使用剩余的第三用于验证模型。据表2，通过选择前三个幅度高光谱特性的相关系数，即，所选择的幼苗（RR），红色反射率谷（OSAVI）的土壤的调制指数，则归一化指数（NDI）;选择分支黄色边缘幅度（Dy），黄色边缘区域（SDy），绿色峰值反射率（V16）。用选定的高光谱变量作为自变量并将叶绿素含量作为因变量建立数学模型。据图3，用叶绿素和一阶导数与二阶之间较高的相关性的光谱反射被选择为独立变量，叶片的叶绿素含量是因变量。Y = AX2 BX C抛物线模型：Y =的AlN（X） B指数模型：线性模型Y = AX B日志模型的线性和非线性模型Y = aebx式中，Y表示内容叶绿素，X是从高光谱指数和a，b和c中选择一个独立的变量是回归系数[18-20]。3显示了从出苗到成熟和精确度测试的叶绿素含量和高光谱变量模型。佳模型为不同的生长周期选择不同的模型，即建模的准确性最大，RMSE最小。苗抛物线模型索引归一化（NDI），其具有该模型的最大的准确性和测试0.900 0.932 1.168的精度等于最小均方误差;分支黄色边缘强度（DY）等于抛物线模型精度的0.850，精密测试图案等于0.811的最小RMSE等于0.216。物线模型的准确性早期开花444纳米次微分谱是0.734，模型准确性测试等于0.866，最低RMSE等于0.717; 798 nm二阶导数光谱的抛物线模型的最终晕染精度为0.929，0.114 RMSE;成熟795 2次微分谱的指数模型的精确度等于0.904纳米，测试的准确性是等于0.868和最小RMSE等于2.684。果在图4中总结和讨论本研究使用冠层光谱沉香树和整个对象的叶的季候选叶绿素含量的测定数据，或分析的特性示在它们之间的相关性的盖的光谱曲线的叶绿素含量和生长阶段的变化进行了分析，选择相关的高带高光谱变量和衍生物，第一填充沉香树不同生长谱指数，二阶导数光谱模型通过比较，对于每一个最终选择最准确的模型来预测在生长阶段的沉香树叶绿素含量叶绿素含量，和模型变量估计，得出以下结论。）该默特尔叶片的叶绿素含量，从出苗至成熟增加第一特性降低，具有分光反射率的不同特性株冠生长的各个阶段，可以开花特征量估计含量高光谱叶绿素之前使用使用冠层开始开花成熟来自层谱的第二个峰估计其叶绿素含量以改善作物管理。）25指数高光谱植被，正规化的差指数苗（NDI），黄色边缘强度的一个分支（DY）和叶的叶绿素含量具有高相关性，和最准确的预测模型。）花期顶层沉香树花青素代替叶绿素，叶的高频谱指数和叶绿素含量是非常低的，并且在花后因此无法预测的频谱指数较高的叶绿素，但二阶导数光谱具有高灵敏度和特异性，和其它的优点，它可以被用来建立一个模型用于估计开花的成熟的叶绿素含量，第一开花，开花的端部，分别叶绿素成熟与其对应444798795处的二阶导数进行建模，所得到的模型更准确，R2分别为0.866 0.929，0.868。
）使用叶绿素含量和衍生谱估计模型高的光谱特征量之间的关系建立了生长的沉香树叶绿素不同阶段，以选择不同的生长沉香树叶绿素含量最好的模型。而，对于不同品种和不同的条件沉香树增长相结合的方法来衡量叶绿素和卫星遥感是未来的研究课题。
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