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基于随机森林回归的油菜叶片SPAD值遥感估算

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以西北地区典型经济作物油菜为研究对象,利用SVC-1024i型便携式光谱仪和SPAD-502型叶绿素仪测定了油菜不同生育期的叶片光谱反射率和SPAD值。通过分析油菜原始光谱及10种光谱指数与SPAD值的相关关系,基于光谱指数构建了不同生育期油菜叶片SPAD值随机森林回归(RF)估算模型,并利用独立样本对所建模型进行验证,同时结合传统的一元线性回归模型和多元逐步回归模型与其进行比较。结果表明:油菜叶片SPAD值在全生育期内呈现出先上升后下降的趋势;各光谱指数在不同生育期及全生育期与SPAD值的相关性均达到0。01水平的显著相关;基于光谱指数构建的随机森林回归模型在油菜各个生育期及全生育期建模和预测结果明显优于同期的传统回归模型,建模R2达0。90以上,验证R2达0。81以上,RMSE在1。571~5。004,RE在2。66%~13。22%,是油菜叶片SPAD值的最优估算模型。
Estimation of rapeseed leaf SPAD value based on random forest regression

由明明、常庆瑞、田明璐、班松涛、余蛟洋、张卓然

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西北农林科技大学资源环境学院,陕西 杨凌712100

油菜 SPAD值 遥感 随机森林模型 估算

国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目

2013AA102401

2019

干旱地区农业研究
西北农林科技大学

干旱地区农业研究

CSTPCDCSCD
影响因子:1.021
ISSN:1000-7601
年,卷(期):2019.37(1)
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