【摘 要】
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为探讨基于多源遥感数据和机器学习算法预测冬小麦产量的可行性,利用中麦175/轮选987重组自交系F7代群体中70个家系开展田间试验,通过无人机遥感平台和地面表型车平台及手持式冠层鉴定平台,获取冬小麦灌浆期光谱数据,分别用4种机器学习方法和集成方法建立产量预测模型。结果表明,在61个光谱指数中,除MCARI、DSI、PVI外,其余指数均与产量显著相关或极显著相关,700 nm和800 nm组合的高光
【基金项目】
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国家重点研发计划（2021YFD1200601）； 中国农业科学院基本科研业务费专项（S2018QY02）；
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为探讨基于多源遥感数据和机器学习算法预测冬小麦产量的可行性,利用中麦175/轮选987重组自交系F7代群体中70个家系开展田间试验,通过无人机遥感平台和地面表型车平台及手持式冠层鉴定平台,获取冬小麦灌浆期光谱数据,分别用4种机器学习方法和集成方法建立产量预测模型。结果表明,在61个光谱指数中,除MCARI、DSI、PVI外,其余指数均与产量显著相关或极显著相关,700 nm和800 nm组合的高光谱指数能够比较准确地预测产量。相对于高光谱和多光谱,RGB传感器预测产量精度最高,平均决定系数（r~2）为0.74,平均均方根误差（RMSE）为517.78 kg·hm~2。相对于决策树（DT）、随机森林（RF）、支持向量机（SVM）三种传统机器学习算法,岭回归（RR）算法预测产量的精度最高,平均r~2为0.73,平均RMSE为516.1 kg·hm-2。与单一的传统机器学习算法相比,DT、RF、SVM、RR结合集成算法的预测精度高且稳定,r~2高达0.77,RMSE也较低。SVM、RF、DT、RR四种机器学习算法和RGB、ASD、UAV、UGV四个传感器构成的算法-传感器集成方法的预测精度提升,r~2为0.79,RMSE降至469.98 kg·hm-2。因此,利用Stacking集成方法将不同算法、传感器进行结合,能够有效地提高冬小麦产量预测精度。
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