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研究了基于氮肥效应的冬小麦不同生育期的叶绿素浓度,探讨了XGBoost算法在冬小麦叶绿素浓度估算中的适用性。利用该算法构建了冬小麦叶绿素浓度的高光谱估算模型,并将其与偏最小二乘法(Partial Least Squares,PLS)以及人工神经网络(Neural Network,NN)算法进行了对比。结果表明:(1)冬小麦的叶绿素浓度随着氮肥用量的增加而逐渐升高。(2)基于一阶微分光谱(First-order Differential Reflectance,FDR)数据集的估算模型表现最好。通过对比建模