《表2 小波特征集位置和尺度》

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《地面高光谱和PROSAIL模型的冬小麦叶绿素反演》

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式中：Ψ（λ）为母函数；a为伸缩因子；b为平移因子；λ为光谱的波段数。小波系数构成一个二维的量图，分别为分解尺度和波段。研究采用连续小波变换利用模拟光谱来筛选敏感波段，使筛选出的敏感波段更具普适性，可用于4组实测数据。将小波系数与叶绿素含量进行相关分析，提取最高前2%的决定系数，对应的区域则是小波系数特征区域[15]。由于植被吸收特征的形状类似于Gaussian函数，所以研究采用一个Gaussian函数，或称为Mexican Hat作为小波基函数。连续小波变换在21，22，…，210的尺度上进行，这些小波尺度分别记为第1尺度，第2尺度，…，第10尺度。分析发现：特征区域共有7个，主要集中在475～492nm、497～500nm、493～502nm、494～502nm、719～724nm、722～725nm和722～729nm，对应的分解尺度分别为第4、3、2、1、5、4和6尺度，并在481、495、499、501、722、723和725nm处达到最大值，具体位置和参数如表2所示。研究取第4尺度的481nm、第3尺度的495nm、第2尺度的499nm、第1尺度的501nm、第5尺度的722nm、第4尺度的723nm及第6尺度的725nm位置的小波系数作为后续反演模型的输入变量。