基于连续小波变换和RF算法的夏玉米氮素估算模型
刘丹丹
聂荣娟
许晓斌
1.山东科技大学测绘科学与工程学院,山东青岛,2665902.山东科技大学测绘科学与工程学院,山东青岛,2665903.山东科技大学测绘科学与工程学院,山东青岛,266590
摘要：及时、准确和无损的作物氮素水平监测对作物的增产、合理施肥以及减少环境污染等具有重要意义.利用夏玉米2个品种和2个氮肥梯度的完全随机试验数据和高光谱数据,基于随机森林(RF)算法和耦合连续小波变换,构建氮素反演模型.结果 表明:连续小波变换可以有效地提取高光谱数据中的弱信息,并且可作为模型的特征参数;构建的氮素估算模型可以较为精准地反演叶片氮素浓度(LND),实测值与估测值的R2和nRMSE分别为0.832、0.112,预测结果可以被接受.本研究构建的夏玉米氮素估算模型初步实现了氮素模型的遥感预测,为大面积的氮素监测提供了一定的理论基础.
关键词：随机森林夏玉米氮素连续小波变换
分类号：S513(禾谷类作物)S-3(农业科学技术研究、试验)
论文发表日期：2019-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 42-46 )
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