【摘 要】
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以渭干河-库车河绿洲(渭-库绿洲)为研究区,采用在机器学习方面具有明显优势的随机森林回归算法,对绿洲内的4种典型植被(棉花、芦苇、杨树、大枣)叶片的叶绿素相对含量(soil a
【机 构】
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新疆大学资源与环境科学学院,新疆大学智慧城市与环境建模自治区普通高校重点实验室,新疆大学绿洲生态教育部重点实验室,浙江大学地球科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(41771470);新疆自治区重点实验室专项基金资助项目(2016D03001);自治区科技支疆项目(201591101)
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以渭干河-库车河绿洲(渭-库绿洲)为研究区,采用在机器学习方面具有明显优势的随机森林回归算法,对绿洲内的4种典型植被(棉花、芦苇、杨树、大枣)叶片的叶绿素相对含量(soil and plant analyzer development,SPAD)考。进行估算和验证。首先基于"红边"处光谱信息丰富的哨兵2号(Sentinel-2)影像和由其衍生的一阶微分、二阶微分影像各提取23种对叶绿素敏感的宽波段光谱指数,加入3种影响植物生长的土壤参量(土壤含水量,土壤有机质,土壤电导率)作为影响叶片
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