基于Stacking法的无人机光谱遥测冬小麦产量
[目的]精确、高效地预测作物产量.[方法]以冬小麦为研究对象,利用无人机搭载多光谱相机,获取抽穗期、开花期和灌浆期的多光谱图像数据.根据多光谱波段选取对产量敏感的14种植被指数,并优选出与产量极显著相关的13种植被指数;基于优选出的植被指数分别建立各生育期的MLR、PLSR、SVM和Cubist产量估算初级模型进行对比分析,并利用Stacking方法集成初级学习器模型分别建立各个时期MLR和Cubist次级产量估测模型.[结果]随着冬小麦生长阶段的发展,各植被指数与产量的相关性逐渐增大,在灌浆期达到最大值0.67;对比4个初级学习器模型精度,Cubist模型在抽穗期、开花期和灌浆期的估产精度均为最高;利用Stacking方法构建的次级学习器模型以Cubist模型的估产效果最佳,MLR和Cubist模型的估产精度在各个时期均得到了提升.[结论]基于Stacking方法融合估产模型能够显著提升冬小麦的产量估算精度,为今后的估产研究提供参考.
多光谱;植被指数;Stacking;模型
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S252;S274(农业航空)
中国农业科学院科技创新项目517农业科学研究院;重点资助技术新乡市518项目;作物抗逆育种与减灾国家地方联合工程实验室开放基金资助项目;河南省科技开放合作项目;河南农业大学"百名教授、千名学生、服务万村"基金项目;河南省科技厅重点项目
2021-09-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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