文献类型: 中文期刊
作者: 竞霞 1 ; 张杰 1 ; 王娇娇 2 ; 明世康 2 ; 傅友强 3 ; 冯海宽 2 ; 宋晓宇 2 ;
作者机构: 1.西安科技大学测绘科学与技术学院
2.北京市农林科学院信息技术研究中心
3.广东省农业科学院水稻研究所
关键词: 高光谱遥感;水稻估产;贝叶斯岭回归;支持向量回归
期刊名称: 光谱学与光谱分析
ISSN: 1000-0593
年卷期: 2022 年 42 卷 005 期
页码: 1620-1627
收录情况: EI ; SCI ; 北大核心 ; CSCD
摘要: 水稻是我国的主要粮食作物,利用高光谱遥感技术在水稻未成熟之前对水稻产量进行监测,一方面可以及时调整栽培管理方式,指导合理追肥,另一方面,可以准确掌握水稻的产量信息,帮助政府提前做出决策.以2019年—2020年广州市白云区钟落潭试验基地氮肥梯度实验为基础,分别获取水稻分化期和抽穗期冠层高光谱数据、作物群体长势参数(生物量、叶面积指数)及作物养分吸收量,利用贝叶斯岭回归(BRR)、支持向量回归(SVR)、偏最小二乘回归(PLSR)三种方法建立各生育期的产量监测模型并进行精度对比,确定水稻产量的最优估算时期和最佳估测模型.结果表明,三种方法中,BRR和SVR方法更适合产量监测,在不同时期及不同的参数组合下均有较好的表现(R2>0.82,NRMSE<8.22%);基于2019年与2020年数据,采用全波段光谱信息进行产量监测时,分化期最佳监测模型为BRR模型,R2为0.90,抽穗期最优监测模型为SVR模型,R2为0.87;采用全波段光谱协同作物群体长势参数进行产量监测时,两时期最佳监测模型均为BRR模型,R2分别达到0.90和0.92;相较于BRR模型和SVR模型,PLSR模型在不同时期和不同参数组合下,最高R2仅为0.75;基于2020年数据,以三种不同的参数组合作为输入时,两时期估算结果均为BRR模型最优,且分化期建模精度高于抽穗期(R2至少增加0.02,NRMSE至少降低0.61%);当输入参数组合为全波段光谱协同作物群体长势参数、作物养分吸收量时,BRR模型对产量的估算精度达到最高,R2为0.94.分析认为产量的最优监测时期是分化期,最优监测模型为BRR模型.研究结果可为水稻产量的早期遥感监测提供参考.
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