基于高光谱技术的棉花叶片叶绿素含量监测方法研究

叶绿素含量作为表征作物健康状况的重要指标，与作物生长密切相关。然而，传统的叶绿素含量测定方法存在成本高、操作复杂、效率低等问题，难以满足精准农业快速发展的需求。因此，本文旨在基于高光谱技术，结合多种光谱预处理方法和机器学习算法，探讨棉花叶片叶绿素含量的快速、精准估测方法。

目前，高光谱技术已被证明在植被叶绿素含量获取方面具有一定优势。棉花叶片叶绿素含量的光谱反演主要采用多种预处理方式相结合的方法，分析光谱与叶绿素含量的相关性，并选择特征波长或构建高光谱植被指数，建立叶绿素含量监测模型。前人的研究表明，光谱预处理方法、植被指数法及机器学习算法在估算叶片叶绿素含量方面取得了较好的效果。

然而，多数研究基于单一的光谱数据变换或单一植被指数构建模型，缺乏对多种光谱数据变换和多植被指数组合的综合研究。因此，本文选择了46种在农作物参量研究中应用较广的植被指数，基于传统数学变换、分数阶变换、小波变换，结合相关系数法与支持向量机回归（SVR）、随机森林回归（RFR）以及鲸鱼优化算法（WOA）优化RFR，建立多种植被指数回归模型。

本研究的核心问题包括：一、光谱数据变换方法对植被指数与棉花叶片叶绿素含量的相关性的影响；二、探究最佳的植被指数组合和最佳估测模型；三、比较WOA-RFR估测模型与RFR模型的优化效果。

研究方法包括采用相关系数法筛选出与叶绿素含量相关性较强的光谱特征波长，应用支持向量机回归、随机森林回归以及鲸鱼优化算法优化随机森林回归建立多种植被指数回归模型，并通过比较模型之间的估测精度来探究最佳的植被指数组合和最佳估测模型。

研究结果将为棉花叶片叶绿素含量的高光谱反演提供技术支持，并为精准农业的发展做出贡献。

通过本研究，我们期望为解决当前面临的棉花叶绿素含量监测问题提供新思路和方法，同时也为基于高光谱技术的精准农业研究拓展了新的途径和研究思路。