【摘 要】
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为探讨Li DAR监测作物生物量的可行性和方法,以小麦为研究对象,通过田间试验获取关键生育期的小麦Li DAR点云高度指标和地上部生物量,基于幂函数回归与支持向量回归、利用十
【机 构】
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南京农业大学国家信息农业工程技术中心
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2016YFD0300601);中央高校基本科研业务费专项资金项目(SYSB201801);国家自然科学基金项目(31871524)
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为探讨Li DAR监测作物生物量的可行性和方法,以小麦为研究对象,通过田间试验获取关键生育期的小麦Li DAR点云高度指标和地上部生物量,基于幂函数回归与支持向量回归、利用十折交叉验证法分别进行特征选择和模型构建,选取各算法最优的全生育期小麦地上部生物量监测模型,并在测试集上对模型的预测能力进行检验与比较。结果表明:利用H95和生育期特征所构建的全生育期支持向量回归模型精度最高,训练集上决定系数R2达到0.814,测试集结果(R^2=0.821,RMSE为1.730 t/hm^2,RRMSE为32.77%
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