本文關(guān)鍵詞：基于隨機(jī)森林算法的冬小麥生物量遙感估算模型對(duì)比

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【摘要】：為了尋求高效的冬小麥生物量估算方法,該研究獲取了2014年陜西省楊凌區(qū)拔節(jié)期、抽穗期和灌漿期的冬小麥生物量和對(duì)應(yīng)的RADARSAT-2全極化雷達(dá)、GF1-WFV多光譜數(shù)據(jù),并利用隨機(jī)森林算法(random forest,RF)將光譜、雷達(dá)后向散射、光學(xué)植被指數(shù)和雷達(dá)植被指數(shù)結(jié)合進(jìn)行冬小麥生物量回歸建模。將相關(guān)系數(shù)分析(correlation coefficient,r)、袋外數(shù)據(jù)(out-of-bag data,OOB)重要性和灰色關(guān)聯(lián)分析(grey relational analysis,GRA)與隨機(jī)森林算法(RF)進(jìn)行整合,構(gòu)建了3種冬小麥生物量估算模型:r-RF、OOB-RF和GRA-RF,并分別利用3種估算模型對(duì)冬小麥生物量進(jìn)行了估算。結(jié)果表明:r-RF、OOB-RF和GRA-RF3種模型分別采用3、4、10組數(shù)據(jù)時(shí),驗(yàn)證決定系數(shù)分別為0.70、0.70和0.65,平均絕對(duì)誤差分別為0.162、0.164和0.172 kg/m2,均方根誤差分別為0.218、0.221和0.236 kg/m2,r-RF和OOB-RF比GRA-RF對(duì)冬小麥生物量有更好而的預(yù)測(cè)能力。研究結(jié)果證實(shí)了隨機(jī)森林算法對(duì)冬小麥生物量進(jìn)行遙感估算的潛力。
【作者單位】： 河南理工大學(xué)測(cè)繪與國土信息工程學(xué)院;北京農(nóng)業(yè)信息技術(shù)研究中心;國家農(nóng)業(yè)信息化工程技術(shù)研究中心;農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)信息技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;北京市農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)工程技術(shù)研究中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(41601346) 北京市自然科學(xué)基金項(xiàng)目(4141001) 國家科技支撐項(xiàng)目(2012BAH29B04)
【分類號(hào)】：S512.11;S127
【正文快照】： 0引言 農(nóng)業(yè)管理部門需要根據(jù)作物的生長情況對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)進(jìn)行管理和決策,精確的作物參數(shù)對(duì)于“精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)”有著極為重要的意義。地面生物量是冬小麥生長發(fā)育過程中的一個(gè)重要的生理參數(shù),它常常用來作為作物長勢(shì)和產(chǎn)量估測(cè)的一個(gè)重要指標(biāo)[1]。近些年來隨著遙感技術(shù)在農(nóng)業(yè)中的廣泛

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本文編號(hào)：1281002