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基于HJ-CCD遥感数据和DK-SVR算法的小麦生物量估算研究
1
作者
王丽爱
周旭东
董召娣
《扬州大学学报(农业与生命科学版)》
CAS
北大核心
2019年第1期14-19,39,共7页
基于2010~2013年江苏地区小麦环境减灾卫星(HJ-CCD)的影像数据,提取拔节、孕穗和开花3个生育期的卫星植被指数并作为模型的输入参数,分别利用双核支持向量回归算法(DK-SVR)、MLR和PLS方法构建各生育期小麦生物量估测模型,比较各模型的...
基于2010~2013年江苏地区小麦环境减灾卫星(HJ-CCD)的影像数据,提取拔节、孕穗和开花3个生育期的卫星植被指数并作为模型的输入参数,分别利用双核支持向量回归算法(DK-SVR)、MLR和PLS方法构建各生育期小麦生物量估测模型,比较各模型的预测性能。结果表明:可以使用DK-SVR算法遥感估算小麦生物量,基于该算法构建的模型预测性能在3个生育期均优于MLR模型和PLS模型,各期实测值与模型预测值之间决定系数R^2分别为0.50、0.67和0.65,相应的均方根误差RMSE为506、1 389和2 058kg·hm^(-2)。
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关键词
小麦
地上干生物量
遥感
dk-svr算法
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职称材料
题名
基于HJ-CCD遥感数据和DK-SVR算法的小麦生物量估算研究
1
作者
王丽爱
周旭东
董召娣
机构
扬州大学信息工程学院
扬州大学粮食作物现代产业技术协同创新中心
扬州大学生物科学与技术学院
出处
《扬州大学学报(农业与生命科学版)》
CAS
北大核心
2019年第1期14-19,39,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(31701351)
扬州大学高层次人才基金资助项目(20170510)
文摘
基于2010~2013年江苏地区小麦环境减灾卫星(HJ-CCD)的影像数据,提取拔节、孕穗和开花3个生育期的卫星植被指数并作为模型的输入参数,分别利用双核支持向量回归算法(DK-SVR)、MLR和PLS方法构建各生育期小麦生物量估测模型,比较各模型的预测性能。结果表明:可以使用DK-SVR算法遥感估算小麦生物量,基于该算法构建的模型预测性能在3个生育期均优于MLR模型和PLS模型,各期实测值与模型预测值之间决定系数R^2分别为0.50、0.67和0.65,相应的均方根误差RMSE为506、1 389和2 058kg·hm^(-2)。
关键词
小麦
地上干生物量
遥感
dk-svr算法
Keywords
wheat
aboveground dry biomass
remote sensing
dk-svr
algorithm
分类号
S512.1 [农业科学—作物学]
S127 [农业科学—农业基础科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于HJ-CCD遥感数据和DK-SVR算法的小麦生物量估算研究
王丽爱
周旭东
董召娣
《扬州大学学报(农业与生命科学版)》
CAS
北大核心
2019
0
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