【摘 要】
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为了快速、准确、大范围获取大田夏玉米的叶面积指数(Leaf area index,LAI),基于实地采集的夏玉米LAI和株高,结合同时期的无人机多光谱影像,选择与夏玉米LAI相关性较强的8种
【机 构】
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西北农林科技大学信息工程学院,西北农林科技大学机械与电子工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFC0403203);国家自然科学基金项目(41771315、41301283、41371274);欧盟地平线2020研究与创新计划项目(GA:635750)
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为了快速、准确、大范围获取大田夏玉米的叶面积指数(Leaf area index,LAI),基于实地采集的夏玉米LAI和株高,结合同时期的无人机多光谱影像,选择与夏玉米LAI相关性较强的8种植被指数以及株高作为反演LAI的输入变量,采用梯度提升树(Gradient boosting decision tree,GBDT)算法建立植被指数及株高与叶面积指数之间的预测模型,并与支持向量机(Support vector machine,SVM)和随机森林(Random forest,RF)算法建立的模型进行预测
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