基于无人机多光谱影像特征估算棉花生物量

打开文本图片集

摘 要：【目的】基于植被指数（Vegetation Indexes，VIs）与机器学习算法估算棉花地上部生物量（Aboveground Biomass，AGB），并评价其适用性和准确性，为丰富棉花生物量的遥感监测技术、提升生产的精准化管理水平提供科学依据。

【方法】设计施氮量与密度互作试验，同步采集主要生育时期的棉田实测AGB数据与无人机多光谱遥感影像数据，计算得到8种VIs，并引入其中与AGB相关系数最高的3种VIs，构建基于机器学习算法的支持向量回归（Support Vactor Regression， SVR）、偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression， PLSR）和深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）等AGB估算模型，评估不同VIs和模型的适用性和估算精度。（剩余17866字）