文献类型： 中文期刊

作者： 郭燕 ¹ ; 王来刚 ¹ ; 贺佳 ¹ ; 井宇航 ¹ ; 宋晓宇 ¹ ; 张彦 ¹ ; 刘婷 ¹ ;

作者机构： 1.河南省农业科学院农业信息技术研究所/农业农村部黄淮海智慧农业技术重点实验室;河南省农作物种植监测与预警工程研究中心;北京市农林科学院信息技术研究中心

关键词： 无人机;冬小麦;氮素;多层级特征筛选;LASSO回归;机器学习;最小二乘回归

期刊名称： 农业工程学报

ISSN： 1002-6819

年卷期： 2024 年 12 期

页码： 174-182

收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 氮素是冬小麦生长发育必不可少的大量元素，无人机超高分辨率影像丰富的光谱信息和纹理信息为冬小麦植株氮含量精准预测提供了重要的技术途径，但是过多变量造成了信息冗余和模型复杂的问题。针对此问题，该研究提出了一种“相关分析+共线性分析+LASSO(least absolute shrinkage and selection operator)特征筛选”的多层级植株氮含量敏感特征的筛选方法，引入约束系数向量的L1正则化实现特征的稀疏性，将某些特征的系数缩小为0，基于冬小麦关键生育期（拔节期、孕穗期、开花期、灌浆期）无人机影像提取的65个光谱和纹理特征，采BP神经网络（back propagation,BP）、Adaboost、随机森林（random forest,RF）和线性回归（linear regression,LR）4种机器学习算法构建了冬小麦植株氮含量预测模型。结果表明：相关分析筛选出51个通过0.01显著性检验的变量；基于共线性分析，当LASSSO正则化参数λ取值为0.08时，17个敏感特征变量被筛选。基于筛选的敏感特征变量，BP、Adaboost、RF和LR 4种算法建立的植株氮含量预测模型均达到了0.01水平差异显著性，且BP、Adaboost和RF 3种预测模型的精度具有高度的一致性，模型R~2均为0.81,RMSE分别为0.36%、0.38%和0.37%，说明该研究提出的多层级特征筛选方法不仅使得模型变得简洁，而且稳健性高，可为智慧农业氮肥精准监测、智慧管理提供技术支撑。