本文關(guān)鍵詞：基于SVM與RF的蘋(píng)果樹(shù)冠LAI高光譜估測(cè)

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【摘要】：葉面積指數(shù)(leaf area index,LAI)是反映作物群體大小的較好的動(dòng)態(tài)指標(biāo)。運(yùn)用高光譜技術(shù)快速、無(wú)損地估測(cè)蘋(píng)果樹(shù)冠葉面積指數(shù),為監(jiān)測(cè)蘋(píng)果樹(shù)長(zhǎng)勢(shì)和估產(chǎn)提供參考。以盛果期紅富士蘋(píng)果樹(shù)為研究對(duì)象,采用ASD地物光譜儀和LAI-2200冠層分析儀,在山東省煙臺(tái)棲霞研究區(qū),連續(xù)2年測(cè)量了30個(gè)果園90棵蘋(píng)果樹(shù)冠層光譜反射率及LAI值;通過(guò)相關(guān)性分析方法構(gòu)建并篩選出了最優(yōu)的植被指數(shù);利用支持向量機(jī)(support vector machine,SVM)與隨機(jī)森林(random forests,RF)多元回歸分析方法構(gòu)建了LAI估測(cè)模型。新建的GNDVI527,NDVI676,RVI682,FD-NVI656和GRVI517五個(gè)植被指數(shù)及前人建立的兩個(gè)植被指數(shù)NDVI670和NDVI705與LAI的相關(guān)性都達(dá)到了極顯著水平;建立的RF回歸模型中,校正集決定系數(shù)C-R2和驗(yàn)證集決定系數(shù)V-R2為0.920,0.889,分別比SVM回歸模型提高了0.045和0.033,校正集均方根誤差C-RMSE、驗(yàn)證集均方根誤差V-RMSE為0.249,0.236,分別比SVM回歸模型降低了0.054和0.058,校正集相對(duì)分析誤C-RPD、驗(yàn)證集相對(duì)分析誤V-RPD達(dá)到了3.363和2.520,分別比SVM回歸模型提高了0.598和0.262,校正集及驗(yàn)證集的實(shí)測(cè)值與預(yù)測(cè)值散點(diǎn)圖趨勢(shì)線的斜率C-S和V-S都接近于1,RF回歸模型的估測(cè)效果優(yōu)于SVM。RF多元回歸模型適合盛果期紅富士蘋(píng)果樹(shù)LAI的估測(cè)。
【作者單位】： 山東農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院;土肥資源高效利用國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室;山東農(nóng)業(yè)大學(xué)園藝科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 葉面積指數(shù) 高光譜 蘋(píng)果樹(shù) 支持向量機(jī) 隨機(jī)森林
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41271369) 山東省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(ZR2012DM007) 山東農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目(75016) 國(guó)家自然科學(xué)青年基金項(xiàng)目(41301482)資助
【分類號(hào)】：S661.1;TP18
【正文快照】： 引言葉面積指數(shù)(leaf area index,LAI)是表征果樹(shù)冠層結(jié)構(gòu)最基本的參數(shù)之一,對(duì)果樹(shù)的長(zhǎng)勢(shì)和產(chǎn)量有重要影響。果樹(shù)葉面積過(guò)大,會(huì)因?yàn)槿~片與幼果爭(zhēng)奪養(yǎng)分造成果實(shí)發(fā)育不良,甚至發(fā)生落果現(xiàn)象;葉面積過(guò)小,果樹(shù)光合作用產(chǎn)生的能量少,影響蘋(píng)果的生長(zhǎng)與產(chǎn)量。因此,研究LAI對(duì)果樹(shù)的光

【相似文獻(xiàn)】

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中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

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本文編號(hào)：1028146