基于无人机多光谱影像与机器学习算法的棉花冠层叶绿素含量估算研究

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摘要：【目的】利用无人机多光谱技术监测棉花冠层叶片的叶绿素含量。【方法】通过无人机获取新疆南疆地区棉花冠层的多光谱图像，选取7种植被指数，利用7种不同的反演方法估算棉花关键生育时期花铃期的叶绿素含量，包括基于线性回归（linear regression， LR）的一元线性回归、偏最小二乘回归（partial least squares regression， PLSR）、岭回归（ridge regression， RR）、最小绝对值收敛和选择算子（least absolute shrinkage and selection operator， LASSO）回归，以及支持向量回归（support vector regression， SVR）、K近邻回归（K nearest neighbors regression， KNNR）、随机森林回归（random forest regression， RFR）。（剩余22168字）