基于SVM与RF的苹果树冠LAI高光谱估测

发布时间：2017-10-14 01:13

  本文关键词：基于SVM与RF的苹果树冠LAI高光谱估测

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【摘要】：叶面积指数(leaf area index,LAI)是反映作物群体大小的较好的动态指标。运用高光谱技术快速、无损地估测苹果树冠叶面积指数,为监测苹果树长势和估产提供参考。以盛果期红富士苹果树为研究对象,采用ASD地物光谱仪和LAI-2200冠层分析仪,在山东省烟台栖霞研究区,连续2年测量了30个果园90棵苹果树冠层光谱反射率及LAI值;通过相关性分析方法构建并筛选出了最优的植被指数;利用支持向量机(support vector machine,SVM)与随机森林(random forests,RF)多元回归分析方法构建了LAI估测模型。新建的GNDVI527,NDVI676,RVI682,FD-NVI656和GRVI517五个植被指数及前人建立的两个植被指数NDVI670和NDVI705与LAI的相关性都达到了极显著水平;建立的RF回归模型中,校正集决定系数C-R2和验证集决定系数V-R2为0.920,0.889,分别比SVM回归模型提高了0.045和0.033,校正集均方根误差C-RMSE、验证集均方根误差V-RMSE为0.249,0.236,分别比SVM回归模型降低了0.054和0.058,校正集相对分析误C-RPD、验证集相对分析误V-RPD达到了3.363和2.520,分别比SVM回归模型提高了0.598和0.262,校正集及验证集的实测值与预测值散点图趋势线的斜率C-S和V-S都接近于1,RF回归模型的估测效果优于SVM。RF多元回归模型适合盛果期红富士苹果树LAI的估测。
【作者单位】： 山东农业大学资源与环境学院;土肥资源高效利用国家工程实验室;山东农业大学园艺科学与工程学院;
【关键词】： 叶面积指数 高光谱 苹果树 支持向量机 随机森林
【基金】：国家自然科学基金项目(41271369) 山东省自然科学基金项目(ZR2012DM007) 山东农业大学农业大数据项目(75016) 国家自然科学青年基金项目(41301482)资助
【分类号】：S661.1;TP18
【正文快照】： 引言叶面积指数(leaf area index,LAI)是表征果树冠层结构最基本的参数之一,对果树的长势和产量有重要影响。果树叶面积过大,会因为叶片与幼果争夺养分造成果实发育不良,甚至发生落果现象;叶面积过小,果树光合作用产生的能量少,影响苹果的生长与产量。因此,研究LAI对果树的光

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