摘要：为了进一步提高玉米叶绿素含量的高光谱估算精度,该文测定了西北地区玉米乳熟期叶片的光谱反射率及其对应的叶绿素相对含量（soil and plant analyzer development,SPAD）值,分析了一阶微分光谱、高光谱特征参数与SPAD的相关关系,构建了基于一阶微分光谱、高光谱特征参数和BP神经网络的SPAD估算模型,并对模型进行验证;再结合主成分回归（principal component regression,PCR）、偏最小二乘回归（partial least squares regression,PLSR）以及传统回归模型与BP神经网络模型进行比较。结果表明：SPAD值与一阶微分光谱在763nm处具有最大相关系数（R=0.901）;以763 nm处的一阶微分值、蓝边内最大一阶微分为自变量建立的传统回归模型可用于玉米叶片SPAD估算;将构建传统回归模型时筛选到的光谱参数作为输入,实测SPAD值作为输出,构建BP神经网络模型,其建模与验模R2分别为0.887和0.896,RMSE为2.782,RE为4.59%,与其他回归模型相比,BP神经网络模型预测精度最高,研究表明BP神经网络对叶绿素具有较好的预测能力,是估算玉米叶片SPAD值的一种实时高效的方法。

关键词：光谱分析 神经网络 模型 一阶微分光谱 高光谱特征参数 

单位：西北农林科技大学资源环境学院; 杨凌712100; 河南科技大学农学院; 洛阳471003