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基于机器学习的多农艺性状玉米秸秆干重模拟方法

文献类型： 中文期刊

作者： 孙培豪;霍丽丽;张心怡;李奇辰;贾吉秀;赵立欣;姚宗路

作者机构：

关键词： 玉米秸秆;农艺性状;机器学习;特征筛选;回归模型

期刊名称：中国农业气象

ISSN： 1000-6362

年卷期： 2025 年 46 卷 12 期

页码：

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

摘要： 基于263株成熟期玉米秸秆样本，采用Pearson相关系数（PCC）、方差膨胀因子（VIF）、灰色关联分析（GRA）和递归特征消除（RFE）方法，优化模型输入变量，确定以茎秆层次为核心的性状组合，探索农艺性状与机器学习结合的玉米秸秆干重评估最佳模型，以期为高效、低成本且适用于田间快速无损检测的秸秆干重预估提供技术支持。结果表明：以实际可操作与模拟模型性能为目标，筛选穗位茎粗、穗位高度、基部长轴、穗位叶面积、果穗粗、果穗长、基部短轴和株高8项核心性状的最优组合为模型输入参数。比较多种机器学习模型，极端随机森林（ETR）表现最佳，决定系数R2达0.92,RMSE为13.52g，优于极端梯度提升（XGBoost）模型。特征重要性与SHAP解释性分析均揭示茎秆层次性状对秸秆干重评估的重要性，其中基部长轴与穗位茎粗的联合贡献度为41.7%。研究结果为提高秸秆生物量估算精度提供了技术支持，同时为玉米秸秆资源的可持续利用提供了参考依据。

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