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基于机器学习的加工番茄叶绿素相对含量遥感反演研究

文献类型： 中文期刊

作者： 姜明君;范燕敏;武红旗;张浩;刘卓;王德俊

作者机构：

关键词： 无人机遥感;多光谱;反演;SPAD值;动态监测;加工番茄

期刊名称：中国农业科技导报(中英文)

ISSN： 1008-0864

年卷期： 2025 年 27 卷 8 期

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： 叶绿素在植物光合作用过程中起关键作用,叶绿素相对含量(soil and plantan alyzer development,SPAD)是衡量农作物生长状况的重要指标。为构建加工番茄SPAD值的反演模型,基于无人机遥感技术,通过机器学习方法预测加工番茄4个关键生育期冠层叶片SPAD值,并基于最优预测模型绘制加工番茄SPAD值可视化制图。结果表明,在加工番茄不同生育时期SPAD值的随机森林(random forest,RF)、支持向量机(support vector machine,SVM)、BP(back propagation)神经网络3种预测模型中,以多光谱植被指数为自变量,在始花期RF模型预测效果最优,决定系数(R^(2))为0.89,均方根误差(root mean square error,RMSE)为1.15；在盛花期SVM模型预测效果最优,R2为0.87,RMSE为1.46；在坐果期SVM模型预测效果最优,R2为0.88,RMSE为1.25；在成熟期BP神经网络模型预测效果最优,R^(2)为0.89,RMSE为1.07。在作物盛花期,开花过程会消耗植株内部的大部分营养,导致叶绿素含量发生不同变化,其预测效果相对较低,在不同生育期选择合适的模型进行建模,可以实现对加工番茄叶绿素含量较高精度的监测；SVM模型在加工番茄各生育期的预测结果和验证结果稳定性都较优,R2分别为0.88、0.87、0.88、0.85,RMSE分别为0.95、1.46、1.25、1.91,因此基于最优SVM模型生成加工番茄每个生育期的SPAD值可视化制图,实现对加工番茄叶绿素的动态监测。研究结果可用于快速、高效地估算加工番茄叶绿素相对含量,为加工番茄精准农业管理提供决策信息和技术支持。

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