基于DVI的苹果叶片钾含量高光谱反演模型：一种精准的农业遥感方法

本研究聚焦于"基于植被指数的苹果叶片钾含量的高光谱反演"这一主题，旨在利用高光谱技术来精确估算苹果叶片中的钾元素含量，这对于农业生产和管理具有重要意义。研究团队在山东省栖霞县的24个果园中收集了96片新鲜苹果叶，通过ASD FieldSpec4设备获取了叶子的光谱反射率数据。他们运用了多种植被指数方法，如差异植被指数(DVI)，比率植被指数(RVI)和归一化植被指数(NDVI)，这些指数是根据光谱特性来衡量植物生长状况的重要参数。 在MATLAB平台上，研究者绘制了不同植被指数与钾含量的等高线图，以分析它们之间的关系。结果显示，DVI与钾含量的相关性显著高于NDVI和RVI，这表明DVI可能更适合用于预测苹果叶片的钾含量。经过深入分析，最佳植被指数组合为DVI (364, 740)波段，其相关系数达到了0.5355，显示出良好的预测性能。 为了建立更精准的钾含量模型，研究者采用了随机森林回归算法，这是一种强大的机器学习方法，能够处理高维数据和非线性关系。使用DVI作为输入变量，他们构建的随机森林回归模型表现出优异的预测能力，其决定系数R2达到0.8995，均方误差(MSE, RMSE)为0.0791，相对误差百分比(RE%)为0.0617。这表明，该模型在逆转苹果叶片钾含量方面取得了显著的效果。 总结来说，这项研究证明了利用高光谱数据和植被指数可以有效地监测苹果叶片的钾含量，对于农业生产中合理施钾肥、优化种植管理具有重要的实践指导意义。通过随机森林回归模型，农民可以实时了解苹果树的生长状态，从而做出科学的钾肥施用决策，提升农业生产效率和作物品质。同时，这也为其他作物和农业环境的监测提供了新的研究方法和技术支持。