及時(shí)獲取農(nóng)田作物根域土壤墑情是實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)灌溉的基礎(chǔ)和關(guān)鍵。以內(nèi)蒙古自治區(qū)達(dá)拉特旗昭君鎮(zhèn)試驗(yàn)站大田玉米為研究對(duì)象,利用無人機(jī)遙感系統(tǒng),分別在玉米營(yíng)養(yǎng)生長(zhǎng)期（Vegetative stage,V期）、生殖期（Reproductive stage,R期）和成熟期（Maturation stage,M期）獲得7次玉米冠層多光譜正射影像,并同步采集玉米根域不同深度土壤含水率（Soil moisture content,SMC）;然后,采用灰色關(guān)聯(lián)法對(duì)提取的多種植被指數(shù)（Vegetation index,VI）進(jìn)行篩選,選取與土壤含水率敏感的植被指數(shù);最后,分別采用多元混合線性回歸（Cubist）、反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Back propagation neural network,BPNN）和支持向量機(jī)回歸（Support vector machine regression,SVR）等機(jī)器學(xué)習(xí)方法,構(gòu)建不同生育期的敏感植被指數(shù)與土壤含水率的關(guān)系模型。結(jié)果表明,3種機(jī)器學(xué)習(xí)方法中SVR模型在各生育期的建模與預(yù)測(cè)精度均最優(yōu),BPNN模型次之,Cubist模型最差;其中SVR模型在M期效果最優(yōu),其建模集和驗(yàn)... 

【文章來源】：農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào). 2019,50(07)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：12 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 材料與方法
    1.1 研究區(qū)概況
    1.2 無人機(jī)多光譜系統(tǒng)
    1.3 數(shù)據(jù)采集與處理
    1.4 植被指數(shù)的提取
    1.5 灰度關(guān)聯(lián)法
    1.6 機(jī)器學(xué)習(xí)算法
        1.6.1 多元混合線性回歸
        1.6.2 反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        1.6.3 支持向量機(jī)回歸
    1.7 模型精度評(píng)價(jià)
2 結(jié)果與分析
    2.1 基于灰度關(guān)聯(lián)分析的植被指數(shù)選擇
    2.2 植被指數(shù)變化
    2.3 基于Cubist的土壤含水率模型構(gòu)建
    2.4 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的土壤含水率模型構(gòu)建
    2.5 基于支持向量機(jī)的土壤含水率模型構(gòu)建
    2.6 模型的綜合評(píng)價(jià)
3 討論
4 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[7]基于Cubist多元混合回歸的稻米富集Cd模型構(gòu)建研究[J]. 劉佳鳳,田娜娜,趙玉杰,周其文,劉瀟威,袁旭,郭新蕾.  農(nóng)業(yè)環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào). 2018(06)
[8]基于TOPSIS和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田綜合識(shí)別[J]. 呂雅慧,鄖文聚,張超,朱德海,楊建宇,陳英義.  農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào). 2018(03)
[9]基于無人機(jī)多光譜遙感的土壤含水率反演研究[J]. 張智韜,王海峰,韓文霆,邊江,陳碩博,崔婷.  農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào). 2018(02)
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