偏最小二乘法估算樟树叶片叶绿素含量：高光谱方法的精度与稳定性

本文主要探讨了基于偏最小二乘法（Partial Least Squares, PLS）的樟树叶片叶绿素含量高光谱估算方法。这项研究发表于2014年的《福建师范大学学报》自然科学版，由褚武道、陈文惠等人合作完成。他们在BRDF测试系统环境中使用ASD便携式野外光谱仪收集樟树叶片的光谱数据，同时借助UV2450紫外可见分光光度计进行叶绿素含量的精确测量。 研究的关键点在于识别植物色素，特别是叶绿素和类胡萝卜素对叶片反射光谱的影响，这些影响主要集中在可见光波段（400~900纳米）。研究者选择这个波段的光谱反射率作为自变量，以叶绿素含量作为因变量，构建PLS模型。通过将29个样本用于模型建立，10个样本用于验证模型的准确性，他们发现当主成分数量设置为4时，PLS模型表现出最佳效果。这4个主成分解释了99.91%的自变量信息和89.71%的因变量信息，显示出模型的有效性和可靠性。 PLS模型的优势在于它能够充分利用高光谱数据中的信息，提供高精度和稳定性的叶绿素含量估计。研究还对比了PLS模型与原始光谱和一阶导数光谱拟合的估测模型，结果显示PLS模型在建模样本精度和验证误差方面都优于传统方法，特别适合于利用高光谱数据进行叶绿素含量的精确估算。 该研究的重要意义在于为植物生态学、环境监测以及遥感技术等领域提供了新的工具，使得通过非破坏性手段快速准确地评估叶绿素含量成为可能。此外，对于森林管理、植被生长研究和气候变化研究等具有实际应用价值。 关键词：偏最小二乘法、高光谱数据、樟树、叶绿素含量。中图分类号为S771.8，论文的科学价值和实用价值得到了基金项目的资助（福建省自然科学基金项目，2010R1037-2），作者陈文惠博士的研究方向主要是遥感与地理信息系统应用。这项工作展示了高光谱技术在生态科学研究中的潜力，也为后续的高光谱数据分析和生物指标估算提供了新的研究路径。