基于VSURF-CA的小麦条锈病高光谱病情指数估测模型

文献类型： 中文期刊

第一作者： 梅广源

作者： 梅广源;李荣;梅新;陈日强;樊意广;程金鹏;冯子恒;陶婷;赵倩;赵培钦;杨小冬

作者机构：

关键词： 高光谱估测模型;小麦条锈病;病情指数;VSURF;特征选择

期刊名称： 中国农业科学

ISSN： 0578-1752

年卷期： 2024 年 57 卷 003 期

页码： 484-499

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： [目的]条锈病对小麦生长和产量造成严重威胁,为确保有效防控,精准监测尤为关键.利用遥感技术构建小麦条锈病估测模型,能快速、准确地估测病情指数(DI),为精准防控提供技术支持.[方法]利用ASD光谱仪获取小麦不同生育期(抽穗期、灌浆期和成熟期)高光谱数据,采用随机森林变量选择(VSURF)方法结合相关性分析(CA)对原始光谱(OR)和一阶微分光谱(FD)进行特征波段筛选.使用随机森林(RF)对比不同数据集的特征波段建模结果,确定模型效果最佳的特征集.随后借助偏最小二乘回归(PLSR)、极致梯度提升(XGBoost)以及反向传播神经网络(BPNN),对比特征集在不同算法中的建模效果.通过对比建模效果,确定针对全生育期小麦条锈病病情指数的最佳估测模型.为了验证特征集在不同生育期中的效果,利用特征集在3个生育期重新构建模型,并对比模型效果.[结果]对不同数据集进行特征筛选,并使用RF构建条锈病DI估测模型,通过比较模型效果,确定VSURF-CA-FD特征集(绿光范围的537 nm以及近红外范围的821 和846 nm)在RF模型中的估测效果最好.采用RF算法构建的模型表现出优异的精度,R 2 为 0.89,RMSE为 12.34.这些特征波段在其他算法构建的模型中也展现出良好的精度:XGBoost模型的R 2 为 0.87,RMSE为 13.15;BPNN模型的R 2为 0.84,RMSE为15.19;PLSR模型的R 2 为0.69,RMSE为20.92.使用不同生育期的冠层微分高光谱数据进行验证,利用VSURF-CA-FD特征集构建RF模型,对比模型发现在小麦生长的早期(抽穗期)R 2 为 0.54,RMSE为 1.29,NRMSE为 0.21,能满足估测病害的要求;小麦生长的中期(灌浆期),模型的R 2 表现较好,R 2 为0.66,RMSE为12.24,NRMSE为0.21;小麦生长晚期(成熟期),模型效果好于前两个时期,R 2 为0.75,RMSE为10.77,NRMSE为0.15.[结论]使用VSURF-CA方法筛选出的特征波段,能构建出对小麦条锈病病情指数具有出色估测效果的RF模型.研究结果可为预测早期和中期条锈病病情指数提供有价值的思路和方法.

分类号： S435.121.42

  • 相关文献

[1]基于近地高光谱信息的小麦条锈病病情指数反演. 董锦绘,杨小冬,杨贵军,王宝山. 2016

[2]利用高光谱红边与黄边位置距离识别小麦条锈病. 蒋金豹,陈云浩,黄文江. 2010

[3]小麦条锈病高光谱近地与高空遥感监测比较研究. 蔡成静,马占鸿,王海光,张玉萍,黄文江. 2007

[4]小麦近等基因系多品种混播对条锈病控制效果研究. 康晓慧,陈万权,刘太国,刘博,高利. 2014

[5]小麦抗病遗传多样性对条锈病的调控效应. 高利,刘太国,刘博,陈万权. 2015

[6]液压机械无级变速箱换段液压故障诊断的BP方法. 张晓辉,太健健,王光明,张海军,王成飞,钟成义. 2016

[7]民猪低温胁迫的基因表达谱分析. 杨月莹,刘娣,丁常宏,祁雪莲. 2013

[8]基于序相关的作物育种评价性状特征选择方法. 刘忠强,赵向宇,王开义,李民赞. 2015

[9]基于随机森林的高寒湿地地区土地覆盖遥感分类方法. 侯蒙京,殷建鹏,葛静,李元春,冯琦胜,梁天刚. 2020

[10]面向代价敏感的多标记不完备数据特征选择算法. 黄琴,钱文彬,王映龙,吴兵龙. 2018

[11]基于LBPHSV+ResNet50融合的水稻冠层氮素营养监测方法. 叶春,刘莹,刘继忠,舒时富,李艳大,吴罗发. 2023

[12]极化SAR旱地作物分类的后向消除特征选择研究. 曾妍,王迪. 2023

[13]遥感提取灌溉耕地的特征优选-以中国北方为例. 刘逸竹,李晴,吴文斌. 2021

[14]基于改进UperNet的结球甘蓝叶球识别方法. 朱轶萍,吴华瑞,郭旺,吴小燕. 2024

[15]基于哨兵二号的大豆、玉米遥感识别-以江苏徐淮地区为例. 王晶晶,兰仕浩,邱琳,汪曙,单捷,黄晓军,李牧. 2023

[16]基于卷积神经网络的脑卒中中医辨证分型舌象分类研究. 王朝雨,黄奎麟,代国威,强茗,王倩. 2023

[17]目标规划模型在猪抗寒性状相关基因筛选中的应用. 杨月莹,刘娣,丁常宏,祁雪莲. 2013

[18]机器视觉和AdaBoost的柑桔溃疡病自动检测. 朱庆生,张敏,杨方云,柳锋. 2008

[19]柑桔溃疡病自动识别方法及其仿真研究. 张敏,朱庆生,杨方云,柳锋. 2008

[20]小麦条锈病高光谱遥感监测技术研究. 蔡成静,王海光,安虎,史延春,黄文江,马占鸿. 2005

作者其他论文 更多>>

微信小程序