作者：武旭梅; 常庆瑞; 落莉莉; 由明明高光谱遥感估算模型随机森林算法水稻冠层叶绿素植被指数
摘要：为了寻求西北引黄灌区水稻冠层叶绿素含量的高精度估算模型,通过田间试验测定了水稻冠层SPAD和高光谱数据,运用任意波段组合的方式构建了一系列基于原始光谱、一阶导数光谱的比值、差值、归一化和土壤调节植被指数,筛选出反映水稻冠层SPAD的最佳植被指数作为自变量,应用普通回归分析方法和随机森林算法建立了该区域水稻冠层SPAD估算模型并进行了对比分析。结果表明:(1)应用普通回归分析方法,以RVI(D 1316,D 736 )为自变量建立的指数模型是估算西北引黄灌区水稻冠层SPAD的最佳单变量模型;(2)采用随机森林算法,以4个植被指数RVI(R 696,R 540 )、DVI(R 700,R 536 )、SAVI(R 700,R 536 )、RVI(D 1316,D 736 )建立的估算模型比普通回归模型精度更高,验证结果的决定系数 R 2 为0.873,均方根误差 RMSE 为3.221,平均相对误差 RE 为13.25%。说明通过随机森林算法建立的模型可以实现水稻冠层SPAD的精准估测,可以用于西北引黄灌区水稻冠层叶绿素含量的快速、无损获取。
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