基于纹理参数的烟草叶片SPAD建模反演

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中文摘要：为探讨纹理参数对烟草叶片SPAD反演建模效果的影响,通过设置 0 kg/667 m2、3.5 kg/667 m2、7.0 kg/667 m2 的氮肥用量田间试验,在下部叶成熟期,采用六旋翼无人机搭载四波段多光谱相机,采集烟草冠层光谱影像并提取纹理参数,利用极限学习机、随机森林算法,构建烟草叶片SPAD的反演回归模型.结果表明,在基于纹理参数所构建的反演模型中,极限学习机模型的R2 为 0.88,RMSE为1.90;随机森林模型的R2 为 0.79,RMSE为 2.55,极限学习机的预测效果最好.该研究的结果说明,纹理参数可以作为一种新的光谱参数,进行高精度的叶片SPAD反演建模.

作者：

田宸宇、鲁逸飞、谢恒多、刘永建、简思春、康杭辉、郭仕平、鲁黎明

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作者单位：

四川农业大学农学院,成都 611130

成都淞幸科技有限责任公司,成都 610225

中国烟草总公司四川省公司,成都 610041

关键词：

烟草 SPAD 纹理参数灰度共生矩阵机器学习

基金：

中国烟草总公司四川省公司科技项目

项目编号：

SCYC202107

出版年：

2023

DOI：

10.20028/j.zhnydk.2023.12.005

智慧农业导刊

ISSN：

年,卷(期)：2023.3(12)

参考文献量8