本文關(guān)鍵詞：基于HJ-CCD數(shù)據(jù)和隨機(jī)森林算法的小麥葉面積指數(shù)反演

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【摘要】：為給小麥長勢的遙感監(jiān)測提供技術(shù)支持,該文運(yùn)用隨機(jī)森林回歸(RF,random forest)算法建立小麥葉面積指數(shù)(LAI)遙感反演模型。首先基于2010-2013年江蘇地區(qū)小麥環(huán)境減災(zāi)衛(wèi)星HJ-CCD的影像數(shù)據(jù),提取拔節(jié)、孕穗和開花3個生育期的衛(wèi)星植被指數(shù),進(jìn)而根據(jù)各生育期植被指數(shù)和相應(yīng)實(shí)測LAI數(shù)據(jù),利用RF算法構(gòu)建各期小麥LAI反演模型,并以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN,artificial neural network)模型為參比模型進(jìn)行預(yù)測精度的比較。結(jié)果表明:RF算法模型在3個生育期的預(yù)測結(jié)果均好于同期的ANN模型。拔節(jié)、孕穗和開花3個生育期RF模型預(yù)測值與地面實(shí)測值的R2分別為0.79,0.67和0.59,對應(yīng)的RMSE分別為0.57,0.90和0.78;ANN模型的R2分別為0.67,0.31和0.30,對應(yīng)的RMSE分別為0.82,1.94和1.43。該研究結(jié)果為提高大田尺度下的小麥LAI遙感預(yù)測精度提供了技術(shù)和方法。
【作者單位】： 揚(yáng)州大學(xué)江蘇省作物遺傳生理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;揚(yáng)州大學(xué)信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 植被 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 算法 隨機(jī)森林 機(jī)器學(xué)習(xí) 葉面積指數(shù) 小麥
【基金】：國家自然科學(xué)基金(31271642) 江蘇省高校自然科學(xué)基金(12KJB520018) 省屬高校國際科技合作聘專重點(diǎn)項(xiàng)目 "六大人才高峰"高層次人才項(xiàng)目(2011-NY039) 江蘇省高校優(yōu)秀科技創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目
【分類號】：S512.1;S127
【正文快照】： 王麗愛,周旭東,朱新開,郭文善.基于HJ-CCD數(shù)據(jù)和隨機(jī)森林算法的小麥葉面積指數(shù)反演[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2016,32(3):149-154.doi:10.11975/j.issn.1002-6819.2016.03.021 http://www.tcsae.orgWang Liai,Zhou Xudong,Zhu Xinkai,Guo Wenshan.Inverting wheat leaf area index bas

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【相似文獻(xiàn)】

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中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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本文編號：963815