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基于无人机高光谱分数阶微分玉米SPAD值估算

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以夏玉米为研究对象,基于无人机高光谱数据和野外玉米冠层叶片实测SPAD值,以0.2阶为步长,计算光谱0～2阶分数阶微分,分析其与玉米冠层实测SPAD值之间相关性,筛选相关系数绝对值前10波段为特征波段组合,构建并比较玉米冠层叶片SPAD值的支持向量回归模型(SVR)、反向传播神经网络模型(BPNN)和麻雀优化算法随机森林模型(SSA-RFR).结果表明,经分数阶微分变换可显著提高与SPAD值相关性,其中以0.6阶698 nm处相关系数绝对值最大;基于分数阶微分模型整体精度高于整数阶模型,其中基于分数阶微分的SSA-RFR模型精度最高,R2为0.706,较整数阶提高32.46％,RMSE和MRE分别为2.444和3.579％,较整数阶降低13.46％和12.95％.
Estimation of maize SPAD value based on fractional differential of UAV hyperspectral

郑智康、常庆瑞、姜时雨、符欣彤、李铠、张子娟、莫海洋

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西北农林科技大学资源环境学院,陕西 杨凌 712100

玉米 无人机 高光谱 SPAD 分数阶微分 麻雀优化算法 随机森林

国家高技术研究发展计划(863计划)

2013AA102401

2023

东北农业大学学报
东北农业大学

东北农业大学学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.752
ISSN：1005-9369
年,卷(期)：2023.54(2)
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