發(fā)布時(shí)間：2017-10-03 07:08

  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

  更多相關(guān)文章： 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

【摘要】：為給小麥長(zhǎng)勢(shì)的遙感監(jiān)測(cè)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(kāi)花3個(gè)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(cè)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(cè)精度的比較。結(jié)果表明:RF算法模型在3個(gè)生育期的預(yù)測(cè)結(jié)果均好于同期的ANN模型。拔節(jié)、孕穗和開(kāi)花3個(gè)生育期RF模型預(yù)測(cè)值與地面實(shí)測(cè)值的R2分別為0.79,0.67和0.59,對(duì)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(duì)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(cè)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(guó)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(guó)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(hào)】：S512.1;S127
【正文快照】： 王麗愛(ài),周旭東,朱新開(kāi),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

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 夏天;周清波;陳仲新;周勇;于雷;;基于HJ-1衛(wèi)星的冬小麥葉片SPAD遙感監(jiān)測(cè)研究[J];中國(guó)農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃;2012年06期

【共引文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 夏天;吳文斌;周清波;陳仲新;周勇;;不同地域冬小麥葉片SPAD高光譜估算研究[J];中國(guó)農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃;2014年04期

【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 艾天成,周治安,李方敏,黎明;小麥等作物葉綠素速測(cè)方法研究[J];甘肅農(nóng)業(yè)科技;2001年04期

2 方慧;宋海燕;曹芳;何勇;裘正軍;;油菜葉片的光譜特征與葉綠素含量之間的關(guān)系研究[J];光譜學(xué)與光譜分析;2007年09期

3 鄭丕堯,蔣鐘懷,王經(jīng)武;夏播“京早7號(hào)”玉米葉片葉綠素含量消長(zhǎng)規(guī)律的研究[J];華北農(nóng)學(xué)報(bào);1988年01期

4 艾天成,李方敏,周治安,張敏,吳海榮;作物葉片葉綠素含量與SPAD值相關(guān)性研究[J];湖北農(nóng)學(xué)院學(xué)報(bào);2000年01期

5 陳防，魯劍巍;SPAD－502葉綠素計(jì)在作物營(yíng)養(yǎng)快速診斷上的應(yīng)用初探[J];湖北農(nóng)業(yè)科學(xué);1996年02期

6 李海云;任秋萍;孫書(shū)娥;馬海元;;10種園林樹(shù)木葉綠素與SPAD值相關(guān)性研究[J];林業(yè)科技;2009年03期

7 姜麗芬;石福臣;王化田;祖元?jiǎng)?;葉綠素計(jì)SPAD-502在林業(yè)上應(yīng)用[J];生態(tài)學(xué)雜志;2005年12期

8 馮偉;朱艷;姚霞;田永超;姚鑫峰;曹衛(wèi)星;;小麥葉片色素含量的高光譜監(jiān)測(cè)[J];應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào);2008年05期

9 黃敬峰,王秀珍,胡新博;新疆北部不同類型天然草地產(chǎn)草量遙感監(jiān)測(cè)模型[J];中國(guó)草地;1999年01期

10 王來(lái)剛;鄭國(guó)清;陳懷亮;鄒春輝;劉忠陽(yáng);程永政;;基于HJ-CCD影像的河南省冬小麥種植面積變化全覆蓋監(jiān)測(cè)[J];中國(guó)農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃;2011年02期

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 張雷;王琳琳;張旭東;劉世榮;孫鵬森;王同立;;隨機(jī)森林算法基本思想及其在生態(tài)學(xué)中的應(yīng)用——以云南松分布模擬為例[J];生態(tài)學(xué)報(bào);2014年03期

2 李旭青;劉湘南;劉美玲;吳伶;;水稻冠層氮素含量光譜反演的隨機(jī)森林算法及區(qū)域應(yīng)用[J];遙感學(xué)報(bào);2014年04期

3 王盼;陸寶宏;張瀚文;張巍;孫銀鳳;季妤;;基于隨機(jī)森林模型的需水預(yù)測(cè)模型及其應(yīng)用[J];水資源保護(hù);2014年01期

4 王棟;岳彩榮;田傳召;范懷剛;王躍輝;;基于隨機(jī)森林的大姚縣TM遙感影像分類研究[J];林業(yè)調(diào)查規(guī)劃;2014年02期

5 劉毅;杜培軍;鄭輝;夏俊士;柳思聰;;基于隨機(jī)森林的國(guó)產(chǎn)小衛(wèi)星遙感影像分類研究[J];測(cè)繪科學(xué);2012年04期

6 呂淑婷;張啟敏;;一類帶Poisson跳的隨機(jī)森林發(fā)展系統(tǒng)數(shù)值解的收斂性[J];寧夏大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2010年04期

7 李治;楊曉梅;孟樊;范文義;;物候特征輔助下的隨機(jī)森林宏觀尺度土地覆蓋分類方法研究[J];遙感信息;2013年06期

8 金宇;周可新;方穎;劉欣;;基于隨機(jī)森林模型預(yù)估氣候變化對(duì)動(dòng)物物種潛在生境的影響[J];生態(tài)與農(nóng)村環(huán)境學(xué)報(bào);2014年04期

9 馬明;岳彩榮;張?jiān)骑w;李小婷;張博;;基于TM影像的土地覆蓋分類比較研究[J];綠色科技;2014年03期

10 ;[J];;年期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前7條

1 謝程利;王金橋;盧漢清;;核森林及其在目標(biāo)檢測(cè)中的應(yīng)用[A];第六屆和諧人機(jī)環(huán)境聯(lián)合學(xué)術(shù)會(huì)議（HHME2010)、第19屆全國(guó)多媒體學(xué)術(shù)會(huì)議（NCMT2010）、第6屆全國(guó)人機(jī)交互學(xué)術(shù)會(huì)議（CHCI2010）、第5屆全國(guó)普適計(jì)算學(xué)術(shù)會(huì)議（PCC2010）論文集[C];2010年

2 武曉巖;方慶偉;;基因表達(dá)數(shù)據(jù)分析的隨機(jī)森林方法及算法改進(jìn)[A];黑龍江省第十次統(tǒng)計(jì)科學(xué)討論會(huì)論文集[C];2008年

3 張?zhí)忑?梁龍;王康;李華;;隨機(jī)森林結(jié)合激光誘導(dǎo)擊穿光譜技術(shù)用于的鋼鐵分類[A];中國(guó)化學(xué)會(huì)第29屆學(xué)術(shù)年會(huì)摘要集——第19分會(huì)：化學(xué)信息學(xué)與化學(xué)計(jì)量學(xué)[C];2014年

4 相玉紅;張卓勇;;組蛋白去乙�；敢种苿┑臉�(gòu)效關(guān)系研究[A];第十一屆全國(guó)計(jì)算（機(jī)）化學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文摘要集[C];2011年

5 張濤;李貞子;武曉巖;李康;;隨機(jī)森林回歸分析方法及在代謝組學(xué)中的應(yīng)用[A];2011年中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)年會(huì)會(huì)議論文集[C];2011年

6 馮飛翔;馮輔周;江鵬程;劉菁;劉建敏;;隨機(jī)森林和k-近鄰法在某型坦克變速箱狀態(tài)識(shí)別中的應(yīng)用[A];第八屆全國(guó)轉(zhuǎn)子動(dòng)力學(xué)學(xué)術(shù)討論會(huì)論文集[C];2008年

7 曹東升;許青松;梁逸曾;陳憲;李洪東;;組合樹(shù)的集合體和后向消除策略去分類P-糖蛋白化合物[A];第十屆全國(guó)計(jì)算(機(jī))化學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文摘要集[C];2009年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前4條

1 曹正鳳;隨機(jī)森林算法優(yōu)化研究[D];首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué);2014年

2 雷震;隨機(jī)森林及其在遙感影像處理中應(yīng)用研究[D];上海交通大學(xué);2012年

3 岳明;基于隨機(jī)森林和規(guī)則集成法的酒類市場(chǎng)預(yù)測(cè)與發(fā)展戰(zhàn)略[D];天津大學(xué);2008年

4 李書(shū)艷;單點(diǎn)氨基酸多態(tài)性與疾病相關(guān)關(guān)系的預(yù)測(cè)及其機(jī)制研究[D];蘭州大學(xué);2010年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 錢維;藥品不良反應(yīng)監(jiān)測(cè)中隨機(jī)森林方法的建立與實(shí)現(xiàn)[D];第二軍醫(yī)大學(xué);2012年

2 韓燕龍;基于隨機(jī)森林的指數(shù)化投資組合構(gòu)建研究[D];華南理工大學(xué);2015年

3 賀捷;隨機(jī)森林在文本分類中的應(yīng)用[D];華南理工大學(xué);2015年

4 張文婷;交通環(huán)境下基于改進(jìn)霍夫森林的目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤[D];華南理工大學(xué);2015年

5 李強(qiáng);基于多視角特征融合與隨機(jī)森林的蛋白質(zhì)結(jié)晶預(yù)測(cè)[D];南京理工大學(xué);2015年

6 袁芳娟;基于隨機(jī)森林的年齡估計(jì)[D];河北工業(yè)大學(xué);2012年

7 劉曉東;基于組合策略的隨機(jī)森林方法研究[D];大連理工大學(xué);2013年

8 舒翔;基于隨機(jī)森林的目標(biāo)跟蹤算法研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2013年

9 王肇宇;層級(jí)隨機(jī)森林算法及其在人體活動(dòng)識(shí)別應(yīng)用研究[D];電子科技大學(xué);2013年

10 李貞貴;隨機(jī)森林改進(jìn)的若干研究[D];廈門大學(xué);2013年

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本文編號(hào)：963815