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基于高光谱遥感和集成学习方法的冬小麦产量估测研究

2021-08-16分类号:S512.11;S127

【作者】费帅鹏  禹小龙  兰铭  李雷  夏先春  何中虎  肖永贵  
【部门】河南理工大学测绘与国土信息工程学院  中国农业科学院作物科学研究所  3CIMMYT中国办事处  
【摘要】【目的】利用2种灌溉处理下不同发育阶段的冬小麦冠层高光谱信息,通过机器学习方法对小麦籽粒产量进行估测精度研究,明确产量最佳估测模型,对于育种工作有着重要应用价值。【方法】以黄淮麦区207个主栽小麦品种为材料,于2018—2019和2019—2020年度连续2个生长季在河南省新乡基地的正常灌溉和节水处理下种植,并调查开花期、灌浆前期和灌浆中期的冠层高光谱数据,分别以6种机器学习方法和集成方法建立光谱指数产量估测模型。【结果】2种灌溉处理下,3个生育期各光谱指数均与产量呈极显著相关(P
【关键词】冬小麦  产量  高光谱  集成方法  机器学习
【基金】国家自然科学基金(31671691)
【所属期刊栏目】中国农业科学
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