【摘 要】
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叶面积指数(LAI)是重要的植被生物理化参数,基于物理、经验模型的LAI估算效率和精度有限。为评价机器学习算法在LAI遥感估算中的适用性,本文以宁夏枸杞种植基地为研究区,基于
【机 构】
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宁夏大学土木与水利工程学院,宁夏节水灌溉与水资源调控工程技术研究中心,旱区现代农业水资源高效利用教育部工程研究中心
【基金项目】
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宁夏高等学校科学研究项目(项目编号:NGY2020006),宁夏自然科学基金(项目编号:2019AAC03049),宁夏高等学校一流学科建设项目(项目编号:NXYLXK2017A03),国家自然科学基金(项目编号:51469027)
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叶面积指数(LAI)是重要的植被生物理化参数,基于物理、经验模型的LAI估算效率和精度有限。为评价机器学习算法在LAI遥感估算中的适用性,本文以宁夏枸杞种植基地为研究区,基于Sentinel-2多光谱数据,结合实测LAI,分析了波段反射率、植被指数与LAI的相关性,并将80组数据随机分成60组训练集和20组测试集,构建3种数据输入模式。将数据进行多次训练,采用决定系数R2和均方根误差(RMSE)作为模型评价指标。结果表明,实测LAI值与波段反射率,植被指数均在(P<0.01)水平下极显著相关,且相关
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