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基于植被指数和纹理特征融合的冬油菜叶面积指数估测研究

文献类型： 中文期刊

作者： 刘杰;国佳欣;张嘉豪;张炳超;熊洁;曹剑鹏;吴尚蓉;邓应彬;陈桂鹏

作者机构：

关键词： 冬油菜;叶面积指数;mRMR算法;交叉验证;特征融合;机器学习

期刊名称：智慧农业(中英文)

ISSN： 2096-8094

年卷期： 2025 年

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： [目的/意义]叶面积指数（Leaf Area Index, LAI）作为量化作物冠层结构、光合潜力和群体长势的核心农学参数，对其精准栽培管理至关重要。旨在探索从无人机多光谱影像中提取植被指数和纹理特征，结合机器学习方法实现高精度估测冬油菜LAI的可行性。[方法]以甘蓝型油菜作为研究对象，从多光谱影像中提取植被指数和纹理特征作为输入。通过最小冗余最大相关性（Minimum Redundancy Maximum Relevance, mRMR）算法降低特征维度，选择10个最具有代表性和最小冗余的特征并采用3种回归模型进行建模，使用分组交叉验证（Group KFold Cross Validation）评估模型性能，分组依据是油菜样本所属的小区（将来自同一小区的样本视为一组）。[结果和讨论]输入特征为植被指数与纹理特征的机器学习模型优于输入为单一特征模型。其中基于植被指数与纹理特征融合的支持向量机（Support Vector Regression, SVR）回归模型在全生育期的估算精度最优，决定系数R2=0.90；均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE）和平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE）分别为0.39和0.29。[结论]综上所述，融合无人机多光谱植被指数与纹理特征可高精度地反演冬油菜复杂冠层在全生育期的LAI，以期为油菜长势无损监测与精准管理提供高效技术支撑。

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