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机器学习算法在苹果叶绿素估算中的应用

文献类型： 中文期刊

作者： 龚智;刘江凡;郭新华;邵精翠;李朝阳

作者机构：

关键词： 苹果;叶绿素;多光谱;机器学习

期刊名称：干旱地区农业研究

ISSN： 1000-7601

年卷期： 2026 年

页码：

收录情况： 北大核心（2023版） ; ; CSCD（2025-2026年度） ; ; 科技核心（2024版） ; ; 农林核心（2024版）

摘要： 为探讨机器学习算法在南疆地区苹果冠层叶绿素含量估算中的适用性并构建覆盖苹果全生育期的叶绿素最优估算模型，以成龄苹果树为对象，采集各生育期无人机多光谱影像及冠层叶绿素含量数据并计算多种植被指数，进而结合实测叶绿素含量构建估算模型。系统对比偏最小二乘回归（PLSR）、随机森林（RF）、支持向量机（SVR）、极端梯度提升（XGBoost）、套索回归（LASSO）、岭回归（RR）、神经网络（NN）及逐步回归（SR）的估算精度，筛选各生育期最优模型及覆盖全生育期的最佳模型。结果表明：（1）植被指数与叶绿素含量相关性良好，其中NDVI、OSAVI、RVI和SAVI与叶绿素含量的相关系数均大于0.6；（2）在幼果期，RF模型精度最高(R2 = 0.626，RMSE = 0.129)；果实膨大期以XGBoost模型表现最优（R = 0.720，RMSE = 0.144）；果实着色期RF模型精度最高（R = 0.667，RPD = 1.733）；（3）果实膨大期RF与XGBoost模型精度相当，但RF模型在全生育期均表现稳定且精度较高，被确定为覆盖苹果全生育期的最优叶绿素估算模型。结果可为南疆苹果叶绿素含量估算及果园精准管理提供技术支撑。

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