【摘 要】
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及时、准确预测棉花产量在棉田经营管理、农业决策制定等方面具有重要的价值和意义。为了提高棉花产量预测精度并确定估产的最佳生育时期，该研究利用谷歌地球引擎（Google Earth Engine,GEE）获取2020年Sentinel-2A的3个时间段影像，采用随机森林（Radom Forest, RF）、支持向量机（Support Vector Machine, SVM）、决策树（Classific
【机 构】
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石河子大学农学院/新疆生产建设兵团绿洲生态农业重点实验室
【基金项目】
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兵团重大科技项目（2018AA004）； 兵团重点领域科技攻关计划项目（2020AB005）；
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及时、准确预测棉花产量在棉田经营管理、农业决策制定等方面具有重要的价值和意义。为了提高棉花产量预测精度并确定估产的最佳生育时期，该研究利用谷歌地球引擎（Google Earth Engine,GEE）获取2020年Sentinel-2A的3个时间段影像，采用随机森林（Radom Forest, RF）、支持向量机（Support Vector Machine, SVM）、决策树（Classification and Regression Tree, CART）进行棉花种植区域提取，利用顺序向前选择（Sequential Forward Selection, SFS）和偏最小二乘算法（Partial Least Squares Regression, PLSR）确定棉花产量预测最佳生育时期，最终形成莫索湾垦区棉花产量预测分布图。结果表明，1)RF分类效果最佳，农田与非农田分类总体精度为0.94,Kappa系数为0.89；棉田与非棉田分类总体精度为0.92,Kappa系数为0.83。2)红边波段（B6）在3个生育时期中与产量相关性较好，相关系数随着生育时期的递进而增加，分别为0.37、0.47、0.53。3)基于PLSR构建的产量预测模型中，铃期预测效果最佳（决定系数R~2=0.62，均方根误差RMSE=625.5 kg/hm~2，相对误差RE=8.87%），优于吐絮期（R~2=0.51,RMSE=789.45 kg/hm2,RE=11.06%）和花期（R~2=0.48,RMSE=686.4 kg/hm~2,RE=9.86%），铃期为棉花产量预测的最佳生育时期。该研究利用GEE和Sentinel-2A影像数据，为新疆莫索湾垦区棉花种植面积提取及产量预测提供一种新的思路，可为合理水肥配置、精准种植、农作物生长过程监测提供数据支撑。
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