利用随机森林法协同SIF和反射率光谱监测小麦条锈病

来源 :农业工程学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：wwx3572205

【摘要】

：

小麦受到条锈病菌侵染后,作物的光合能力及色素含量等均会发生变化,日光诱导叶绿素荧光(solar-inducedchlorophyll fluorescence,SIF)对作物光合生理的变化比较敏感,而反射率

【作者】

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竞霞白宗璠高媛刘良云

【机构】

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西安科技大学测绘科学与技术学院,中国科学院遥感与数字地球研究所

【出处】

：

农业工程学报

【发表日期】

：

2019年13期

【关键词】

：

遥感监测小麦条锈病随机森林日光诱导叶绿素荧光微分光谱指数

【基金项目】

：

国家自然科学基金（41601467）

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小麦受到条锈病菌侵染后,作物的光合能力及色素含量等均会发生变化,日光诱导叶绿素荧光(solar-inducedchlorophyll fluorescence,SIF)对作物光合生理的变化比较敏感,而反射率光谱则受作物生化参数的影响较大,为了提高小麦条锈病的遥感探测精度,该文利用随机森林(random forest,RF)等机器学习算法开展了协同冠层 SIF 和反射率微分光谱指数的小麦条锈病病情严重度的遥感探测研究。首先利用 3FLD(three bands fraunhofer line discrim

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