摘要：以2017年6—8月获取的重庆永胜林场马尾松光谱反射率为数据源,对绿光区(490~560 nm)、黄光区(560~ 590 nm)、红光区(620~680 nm)、红边(680~780 nm)、近红外区(780~1 100 nm)最大反射率和反射率总和、绿峰(500~670 nm)反射高度、红谷(560~760 nm)吸收深度等14个高光谱特征参数进行岭迹分析,筛选出非共线性特征参数,构建松材线虫岭回归估测模型。结果表明:红边和近红外区反射率最大值、红边和近红外区反射率总和、红谷吸收深度岭迹曲线变化稳定且不趋于零,可用于岭回归建模。当岭迹参数 k =0.2时,上述5个高光谱特征参数岭迹趋于稳定,根据 k 值计算岭回归系数,构建松材线虫岭回归估测模型。模型决定系数 R^2 为0.868 6,均方根误差RMSE为0.273 5,平均估测精度为87.15%,可为松材线虫病害早期监测和防治研究提供技术支持。

关键词：松材线虫 马尾松 高光谱特征 岭回归 估测模型 

单位：长江师范学院大数据与智能工程学院; 重庆408100; 昆士兰大学园艺科学中心; 布里斯班4072; 长江师范学院电子信息工程学院; 重庆408100; 长江师范学院三峡库区环境监测与灾害防治工程研究中心; 重庆408100