基于参数化和非参数化法的棉花生物量高光谱遥感估算

摘要：

[目的]利用高光谱遥感数据快速、无损地估算棉花生物量,评估参数化与非参数化方法在棉花上的表现差异.[方法]本研究以4个棉花品种在2个年份(2004和2005年)的试验资料为基础,将2年数据分别进行建模和验证,采用参数化算法(植被指数法、连续小波变换)与非参数化算法(偏最小二乘回归、随机森林、人工神经网络、回归树、袋装树和增强树、支持向量机和高斯过程回归)分别构建吐絮前和吐絮后的生物量估算模型.[结果]近红外与红边波段仍然是棉花生物量遥感监测中最有效的波段区间.参数化方法运算简单,效率高,其中,CIred edge证明是棉花生物量估算上表现最好的植被指数,具有较高的独立验证结果(吐絮前:RMSE=27.23 g·m-2;吐絮后:RMSE=48.81 g·m-2).基于连续小波变换的方法缓解了植被指数的低估现象,尤其是吐絮后(吐絮前:RMSE=31.54 g·m-2;吐絮后:RMSE=37.57 g·m-2);在非参数化法中,随机森林是棉花生物量估算的最优算法(吐絮前:RMSE=20.48 g·m-2;吐絮后:RMSE=30.28 g·m-2).吐絮后的估算精度都显著低于吐絮前,表明两类算法的估算精度都受到棉絮的影响.[结论]本研究评估了基于参数化和非参数化算法构建的棉花生物量估算模型,证明了非参数化方法可以作为棉花生物量无损监测的重要研究方法,该结论也为棉花其他生长参数的估测提供了技术支撑.

关键词：生物量;高光谱;植被指数;连续小波变换;机器学习;棉花

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资助基金：江苏省重点研发计划;国家重点研发计划;新疆兵团重大科技项目;江苏省"333工程"

在线出版日期：2021-11-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：4299-4311