【摘 要】
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水稻是世界上重要的粮食作物,它养活了世界上一半以上的人口,我国更是有60%以上的人口以大米为主食,可以说水稻产量关乎着我国粮食生产安全,因此提升水稻产量对于我国有重要的积极意义,而对水稻进行准确的估产预测是其中的一个重要途径。本文利用无人机进行影像数据采集,提取植被指数,与水稻生长参数相结合,对其相关性进行分析,提取相关性较高的指数,以此为基础搭建网格搜索-随机森林（GS-RFR）模型,提升水稻产
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水稻是世界上重要的粮食作物,它养活了世界上一半以上的人口,我国更是有60%以上的人口以大米为主食,可以说水稻产量关乎着我国粮食生产安全,因此提升水稻产量对于我国有重要的积极意义,而对水稻进行准确的估产预测是其中的一个重要途径。本文利用无人机进行影像数据采集,提取植被指数,与水稻生长参数相结合,对其相关性进行分析,提取相关性较高的指数,以此为基础搭建网格搜索-随机森林（GS-RFR）模型,提升水稻产量预测的准确性。首先,进行田间数据的采集与处理。利用复合翼无人机搭载多光谱和可见光相机获取试验稻田图像,通过Pix4Dmapper、ENVI5.3软件对图像进行处理,采用Band Math工具提取相关的植被指数;同时,对不同施氮处理的试验小区水稻进行田间测量,采集各时期的水稻生长参数,对植被指数与水稻生长参数进行关于水稻产量的相关性分析,筛选相关性较高的指数作为后期水稻产量预测模型的自变量。其次,搭建水稻产量预测模型。将K-fold交叉验证和网格搜索法相结合改进随机森林算法,构成GS-RFR模型,以此来提高寻找最优模型的效率,保证了全局最优参数组合,并用决定系数R~2和均方根误差RMSE作为模型的评价标准。最后,分析对比以水稻“绥粳18”为例的产量预测结果。对比分析单变量GS-RFR模型与融合变量GS-RFR模型,择出最优的预测生长期以及特征参数,并将最佳估产数据在多元线性回归,随机森林,GS-RFR模型中进行模拟预测,对结果分析比较,得出GS-RFR模型的优越性。试验表明:施氮水平在一定程度上会影响水稻的产量,要根据水稻的生长状况及时调整水稻的氮肥施用量,这样才能做到减肥不减产。植被指数NDVI、OSAVI、VARI和SPAD在不同的生长周期内,都与水稻产量有着较强的相关性,相比于其他的指数类型更适合用来作为水稻产量预测的估产因子。在利用单一生长期数据进行产量预测时,抽穗期的数据预测效果最佳,同时融合变量的预测效果要优于单变量预测。改进之后的GS-RFR模型在参数寻优效率和产量预测的准确性上,优于改进前的随机森林和多元线性回归算法。
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