文献类型： 中文期刊
作者： 岳继博 1 ; 杨贵军 2 ; 冯海宽 2 ;
作者机构： 1.河南理工大学测绘与国土信息工程学院
2.北京农业信息技术研究中心
关键词： 遥感;生物量;模型;冬小麦;随机森林;灰色关联
期刊名称： 农业工程学报
ISSN： 1002-6819
年卷期： 2016 年 32 卷 18 期
页码： 175-182
收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD
摘要： 为了寻求高效的冬小麦生物量估算方法,该研究获取了2014年陕西省杨凌区拔节期、抽穗期和灌浆期的冬小麦生物量和对应的RADARSAT-2全极化雷达、GF1-WFV多光谱数据,并利用随机森林算法(random forest,RF)将光谱、雷达后向散射、光学植被指数和雷达植被指数结合进行冬小麦生物量回归建模。将相关系数分析(correlation coefficient,r)、袋外数据(out-of-bag data,OOB)重要性和灰色关联分析(grey relational analysis,GRA)与随机森林算法(RF)进行整合,构建了3种冬小麦生物量估算模型:r-RF、OOB-RF和GRA-RF,并分别利用3种估算模型对冬小麦生物量进行了估算。结果表明:r-RF、OOB-RF和GRA-RF3种模型分别采用3、4、10组数据时,验证决定系数分别为0.70、0.70和0.65,平均绝对误差分别为0.162、0.164和0.172 kg/m2,均方根误差分别为0.218、0.221和0.236 kg/m2,r-RF和OOB-RF比GRA-RF对冬小麦生物量有更好而的预测能力。研究结果证实了随机森林算法对冬小麦生物量进行遥感估算的潜力。
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