基于Landsat 8和机器学习的塔城地区草地地上生物量估测模型

文献类型： 中文期刊

第一作者： 杨延晓

作者： 杨延晓;曹姗姗;李全胜;张鲜花;孙伟

作者机构：

关键词： 草地地上生物量;Landsat 8;遥感影像;机器学习;估测模型;新疆塔城地区

期刊名称： 湖北农业科学

ISSN： 0439-8114

年卷期： 2024 年 008 期

页码： 66-71

收录情况： 北大核心

摘要： 以新疆塔城地区为研究区,利用植被指数、气象数据、地形数据作为自变量,结合研究区样地实测生物量数据,分析并比较K近邻回归（KNN）、多元线性回归（MLR）、梯度提升决策树（GBDT）和随机森林回归（RF）和极端梯度提升（XGBoost）5种机器学习模型,进而分析并比较采用投票回归器（Voting regressor）和堆叠（Stacking）方法构建的2种集成学习模型的估测精度。结果表明,基于Stacking集成学习模型性能最优,R2达0.764,RMSE和MAE分别为23.29 g/m2和16.8 g/m2,进而利用最优模型进行草地地上生物量（Above ground biomass,AGB）反演制图。

分类号： TP181%S812

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