张 骁 闫 岩 王文辉 郑恒彪 姚 霞,2 朱 艳 程 涛,2,*

基于小波分析的水稻籽粒直链淀粉含量高光谱预测

张 骁1闫 岩1王文辉1郑恒彪1姚 霞1,2朱 艳1程 涛1,2,*

1南京农业大学国家信息农业工程技术中心/ 江苏省信息农业重点实验室 / 农业农村部农作物系统分析与决策重点实验室/ 智慧农业教育部工程研究中心, 江苏南京 210095;2江苏省现代作物生产协同创新中心, 江苏南京 210095

水稻籽粒直链淀粉含量影响稻米的蒸煮食味品质。利用遥感技术及时、准确地获取籽粒直链淀粉含量可以指导相应栽培措施的制定与实施, 以提高稻米的食味品质。小波分析作为光谱敏感特征提取的有效方法, 广泛应用于作物生理生化参数的估算, 然而基于小波分析的作物品质参数估算, 在米粉、稻穗水平上的应用还未见报道。本文以室内获取的水稻米粉与干穗反射光谱为基础数据源, 通过连续小波光谱变换、敏感小波特征提取、共性特征分析和预测模型构建等4个步骤, 明确不同光谱参数预测水稻籽粒直链淀粉含量的性能, 最终实现在器官水平的直链淀粉含量高光谱预测。结果表明: (1) 相较归一化光谱指数, 敏感小波特征可有效地提高直链淀粉含量预测精度, 预测模型更具普适性和鲁棒性; (2) 从米粉光谱提取的敏感小波特征WF2037,6, 与籽粒直链淀粉含量相关性较高(2= 0.59), 对独立年份的样本预测效果较好(RMSE = 1.51%, Bias = 0.44%, RRMSE = 23.50%), 并可直接应用于干穗光谱(2= 0.62, RMSE = 1.49%, Bias = −0.17%, RRMSE = 25.76%)。本文利用连续小波光谱分析, 提取了米粉和稻穗水平的直链淀粉敏感小波特征WF2037,6, 建立了高精度预测模型, 拓宽了连续小波光谱分析的应用范围, 为冠层水平水稻籽粒直链淀粉含量的高光谱估算奠定基础。……