导数变换结合机器学习的茶树冠层高光谱氮素反演OA

针对野外茶树冠层氮素含量高光谱反演中环境噪声干扰大、敏感特征提取难的问题,提出一种基于导数变换与机器学习相结合的氮素反演方法,旨在提升氮素反演精度,为茶园精准施肥提供技术支撑。以福建省武夷山市茶园为研究区,采集62个茶树冠层样本的高光谱数据(380~1000 nm)。首先对原始光谱进行Savitzky-Golay 5点平滑与1 nm间隔插值处理(用于提高光谱连续性与信噪比),再计算一阶、二阶导数以增强特征;通过皮尔逊相关性分析筛选与氮素含量(LNC)高度相关的敏感波段;分别采用偏最小二乘(PLSR)、随机森林(RF)和支持向量机(SVR)构建反演模型,以确定系数(R^(2))和均方根误差(RMSE)评价模型精度。结果表明,导数变换显著增强光谱与氮素的相关性,二阶导数在629 nm处相关系数高达0.65;在3种模型中,SVR在建模阶段表现最佳(R^(2)=0.889,RMSE=2。762),而RF在验证阶段的RMSE最低(1.926),泛化性能更优。文章系统比较了一阶与二阶导数结合多模型的反演表现,验证了导数变换在复杂田间环境下增强光谱敏感性与抑制噪声的效果,为茶园氮素无损监测提供了可靠的技术途径。