【摘 要】
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玉米作为我国重要的粮食作物之一,如何及时、精准的估算玉米覆盖度及反演产量成为近年研究热点。无人机具有灵活性高、空间分辨率高等特性,利用无人机来监测作物生长,获得作物生长信息有重要意义。本研究以位于内蒙古自治区鄂尔多斯市达拉特旗昭君镇的玉米试验区为依托,在开展相应地面数据采集工作的同时,借助无人机采集高清多光谱遥感影像对玉米覆盖度估算进行初步探究,随即利用多时相信息建立玉米产量反演模型,最终得到较为
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（编号:2017YFC0403203）； 宁夏智慧农业产业技术协同创新中心项目（编号:2017DC53）； 国家自然科学基金（编号:41771315）；
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玉米作为我国重要的粮食作物之一,如何及时、精准的估算玉米覆盖度及反演产量成为近年研究热点。无人机具有灵活性高、空间分辨率高等特性,利用无人机来监测作物生长,获得作物生长信息有重要意义。本研究以位于内蒙古自治区鄂尔多斯市达拉特旗昭君镇的玉米试验区为依托,在开展相应地面数据采集工作的同时,借助无人机采集高清多光谱遥感影像对玉米覆盖度估算进行初步探究,随即利用多时相信息建立玉米产量反演模型,最终得到较为完整的玉米覆盖度估算和产量反演方法。本文主要研究内容及结果如下:（1）玉米覆盖度估算方法研究。基于无人机多光谱影像,提取9种植被指数作为特征变量,利用皮尔森相关系数与随机森林反向验证权重因子综合考虑的方法去除冗余特征,筛选出最佳特征组合来估算玉米覆盖度。以随机森林、梯度提升树、支持向量回归和岭回归作为初级学习器,以岭回归作为次级学习器,使用自适应增强算法来增强基模型效果,建立基于Stacking集成学习的玉米覆盖度估算模型;采用交叉验证进一步提升模型泛化能力,该模型以当年数据实测值作为参考进行精度评价,以次年数据为参考进行鲁棒性评价。实验结果表明Stacking集成学习模型的R~2达到0.9588,RMSE、MAE、MAPE分别为0.0378、0.0307、4.26%,相比其他集成学习模型R~2平均提高了0.0496,RMSE、MAE、MAPE分别平均降低了0.0239、0.0149和2.90%,利用该模型对次年玉米覆盖度作估算,MAPE为5.82%。（2）基于覆盖度的玉米产量反演方法研究。基于多时相遥感信息和玉米覆盖度监测数据,采用随机森林算法、支持向量回归与简单线性回归算法建立玉米产量反演回归模型,讨论分析单一生长阶段玉米反演模型的精度以及不同算法之间的差异,同时发现利用玉米覆盖度监测数据结合加权覆盖度进行玉米多生长阶段反演产量的性能最优,最终选择该模型进行玉米产量反演并进行填图。实验结果表明多生长阶段下的随机森林反演模型R~2达到0.9029,RMSE为271.2787、MAE为335.2675,MAPE仅为3.65%;其中MAPE相比支持向量回归方法降低0.94%,相比简单线性回归方法降低了3.99%。本研究得到较为精准的玉米覆盖度估算和产量反演方法,可为快速诊断评估作物长势和反演产量提供新的思路,为实现智慧农业、精细农业提供有效支持。
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