基于HJ-CCD数据和随机森林算法的小麦叶面积指数反演

发布时间：2017-10-03 07:08

  本文关键词：基于HJ-CCD数据和随机森林算法的小麦叶面积指数反演

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【摘要】：为给小麦长势的遥感监测提供技术支持,该文运用随机森林回归(RF,random forest)算法建立小麦叶面积指数(LAI)遥感反演模型。首先基于2010-2013年江苏地区小麦环境减灾卫星HJ-CCD的影像数据,提取拔节、孕穗和开花3个生育期的卫星植被指数,进而根据各生育期植被指数和相应实测LAI数据,利用RF算法构建各期小麦LAI反演模型,并以人工神经网络(ANN,artificial neural network)模型为参比模型进行预测精度的比较。结果表明:RF算法模型在3个生育期的预测结果均好于同期的ANN模型。拔节、孕穗和开花3个生育期RF模型预测值与地面实测值的R2分别为0.79,0.67和0.59,对应的RMSE分别为0.57,0.90和0.78;ANN模型的R2分别为0.67,0.31和0.30,对应的RMSE分别为0.82,1.94和1.43。该研究结果为提高大田尺度下的小麦LAI遥感预测精度提供了技术和方法。
【作者单位】： 扬州大学江苏省作物遗传生理重点实验室;扬州大学信息工程学院;
【关键词】： 植被 神经网络 算法 随机森林 机器学习 叶面积指数 小麦
【基金】：国家自然科学基金(31271642) 江苏省高校自然科学基金(12KJB520018) 省属高校国际科技合作聘专重点项目 "六大人才高峰"高层次人才项目(2011-NY039) 江苏省高校优秀科技创新团队项目
【分类号】：S512.1;S127
【正文快照】： 王丽爱,周旭东,朱新开,郭文善.基于HJ-CCD数据和随机森林算法的小麦叶面积指数反演[J].农业工程学报,2016,32(3):149-154.doi:10.11975/j.issn.1002-6819.2016.03.021 http://www.tcsae.orgWang Liai,Zhou Xudong,Zhu Xinkai,Guo Wenshan.Inverting wheat leaf area index bas

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本文编号：963815