文献类型： 中文期刊
第一作者： 刘杨
作者： 刘杨;冯海宽;黄珏;孙乾;杨福芹;杨贵军
作者机构：
关键词： 马铃薯;株高;地上生物量;无人机;高光谱指数
期刊名称： 农业机械学报
ISSN：
年卷期： 2021 年 002 期
页码： 188-198
收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD
摘要： 为实现快速无损获取马铃薯株高和地上生物量信息,分别获取马铃薯现蕾期、块茎形成期、块茎增长期、淀粉积累期、成熟期的高光谱影像,实测马铃薯株高H、地上生物量（AGB）和地面控制点（GCP）的三维空间坐标,基于无人机高光谱影像结合GCP生成试验田的数字表面模型（DSM）,利用DSM提取马铃薯的株高Hdsm;然后,对马铃薯AGB与原始无人机冠层光谱和高光谱指数分别进行相关性分析,筛选出最优光谱指数和前10个光谱指数,利用指数回归（Exponential regression,ER）构建单变量模型;最后,采用多元线性回归（Multiple linear regression,MLR）、偏最小二乘回归（Partial least square regression,PLSR）和随机森林（Random forest,RF） 3种方法构建不同生育期的估算模型,并进行对比,挑选出马铃薯AGB估算的最优模型。结果表明:将提取的马铃薯株高与实测值进行线性拟合,R2为0.84;在单变量模型中,每个生育期以ER估算AGB得到的验证精度高于相应的建模精度,其中构建模型效果优劣次序依次为最优光谱指数、Hdsm、H,块茎增长期以CIrededge指数估测精度最高（R2=0.45）;在多变量模型中,每个生育期采用3种方法构建AGB估算模型,每种方法以光谱指数加入Hdsm的模型精度更高、稳定性更强;每个生育期利用MLR以光谱指数和Hdsm为变量的AGB模型（R2为0.64、0.70、0.79、0.68、0.63）效果优于PLSR（R2为0.62、0.68、0.75、0.67、0.60）和RF（R2为0.56、0.61、0.67、0.63、0.53）模型。利用MLR模型进行马铃薯AGB填图,5个生育期的AGB空间分布与实际生长情况一致。利用融入Hdsm的MLR模型可估测大面积马铃薯AGB,为精准农业定量化研究提供技术支持。
分类号： S127%S532
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