基于无人机多光谱影像与机器学习算法的棉花冠层叶绿素含量估算研究
文献类型: 中文期刊
第一作者: 赵鑫
作者: 赵鑫;李朝阳;王洪博;刘江凡;江文格;赵泽艺;王兴鹏;高阳
作者机构: 塔里木大学水利与建筑工程学院;塔里木大学自治区教育厅普通高等学校现代农业工程重点实验室;塔里木大学塔里木绿洲农业教育部重点实验室;农业农村部西北绿洲节水农业重点实验室;中国农业科学院西部农业研究中心;中国农业科学院农田灌溉研究所
关键词: 无人机;多光谱;叶绿素含量;机器学习;遥感反演;棉花
期刊名称: 棉花学报
ISSN: 1002-7807
年卷期: 2024 年 36 卷 001 期
页码: 1-13
收录情况: 北大核心 ; CSCD
摘要: [目的]利用无人机多光谱技术监测棉花冠层叶片的叶绿素含量.[方法]通过无人机获取新疆南疆地区棉花冠层的多光谱图像,选取7种植被指数,利用7种不同的反演方法估算棉花关键生育时期花铃期的叶绿素含量,包括基于线性回归(linear regression,LR)的一元线性回归、偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)、岭回归(ridge regression,RR)、最小绝对值收敛和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归,以及支持向量回归(support vector regression,SVR)、K近邻回归(K nearest neighbors regression,KNNR)、随机森林回归(random forest regression,RFR).[结果]与线性回归模型相比,RFR、SVR和KNNR算法提高了棉花冠层叶绿素含量估算模型精度,尤其是RFR算法,其模型验证集的决定系数为0.742,均方根误差为1.158mg·L-1,相对分析误差为1.969.[结论]利用RFR机器学习方法构建的基于无人机多光谱影像的棉花冠层叶片叶绿素含量估算模型可及时、准确地判断棉花的生长状况,为棉田精准管理提供技术支撑.
分类号: S562`TP751`TP181
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