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病害胁迫下玉米LAI遥感反演研究

文献类型： 中文期刊

作者： 刘帅兵;金秀良;冯海宽;聂臣巍;白怡;程明瀚

作者机构：

关键词： 玉米病害;叶面积指数;无人机;高光谱;多光谱

期刊名称：农业机械学报

ISSN： 1000-1298

年卷期： 2023 年 54 卷 3 期

页码：

收录情况： EI（2023版） ; ; 北大核心（2020版） ; ; CSCD（2023-2024年度） ; ; 科技核心（2023版） ; ; 农林核心（2020版）

摘要： 为了在病害发生条件下进行玉米LAI的遥感估算,针对41个不同抗性的玉米自交系品种,通过人工接种方法,获得了不同病害严重程度(1~9级)的LAI数据,同时采集了地面高光谱和无人机多光谱数据,构建了K近邻算法、支持向量机、梯度提升分类树和决策分类树分类模型对病害进行分类,对玉米种质资源抗病性进行了划分。基于不同玉米病害胁迫程度分类结果,采用随机森林回归、梯度提升回归树、极端梯度增强算法、轻量梯度提升机4种机器学习模型对玉米LAI进行反演,讨论了不同模型在病害胁迫下的鲁棒性。研究结果表明,对不同生育期玉米病害程度进行划分,基于地面高光谱识别精度分别为84.72%(梯度提升分类树)、47.67%(支持向量机)、55.05%(K近邻算法)、83.02%(决策分类树)。基于病害分类结果,本文利用无人机多光谱数据估算了不同病情等级胁迫下的玉米LAI。构建了4种集成学习模型对不同病情等级的LAI进行估算,4个LAI反演模型的总体反演精度(rRMSE)分别为:19.11%(梯度提升回归树)、15.94%(轻量梯度提升机)、14.51%(随机森林回归)和15.45%(极端梯度增强算法)。其中极端梯度增强算法对病害胁迫的普适性最好,不同病害等级下的反演精度rRMSE为15.19%(轻微)、17.46%(中等)、9.12%(严重)和9.63%(不抗病)。LAI反演模型普遍在病害早期和中期(病情等级1~7)对玉米LAI估算精度相差不大。但是对病情极其严重的玉米样本,其玉米LAI估算结果精度差异较大,田间不同病情等级胁迫会影响玉米LAI的准确估算。

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