论文摘要
研究以玉米地上干生物量为研究对象,探讨基于无人机高光谱数据利用人工神经网络法反演生物量的可行性。在吉林省蔡家镇开展玉米氮肥梯度试验,并进行无人机高光谱数据和地上干生物量获取,共获数据30组。随机选22组数据用于建模,剩下8组用于模型的外部验证。分别基于光谱指数法和BP神经网络算法构建反演模型,比较分析各种方法反演玉米生物量的优劣。结果表明:和基于光谱指数构建的生物量反演模型相比,BP神经网络模型取得了更好的反演结果。其建模时决定系数为0.99,均方根误差为0.08 t/hm~2,相对均方根误差为3.39%;外部验证时,决定系数为0.99,均方根误差为0.15 t/hm~2,相对均方根误差为8.56%。BP神经网络模型可有效提高无人机高光谱遥感反演玉米地上生物量的精度。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 石雅娇,陈鹏飞
关键词: 无人机,高光谱,玉米,生物量,神经网络
来源: 中国农学通报 2019年17期
年度: 2019
分类: 农业科技,工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 工业通用技术及设备,农作物,自动化技术
单位: 中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室,江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心
基金: 重点研发项目“智能化精准施肥及肥料深施技术及其装备”(2016YFD0200600),国家科技基础性工作专项“黄土高原生态系统与环境变化考察”(2014FY210100),国家自然科学基金项目“基于低空无人机超高空间分辨率影像的冬小麦氮素营养诊断研究”(41871344)
分类号: TP183;TP751;S513
页码: 117-123
总页数: 7
文件大小: 1349K
下载量: 505
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