文献类型: 中文期刊
作者: 张敏 1 ; 郭涛 1 ; 刘轲 1 ; 黄平 1 ; 喻君 2 ; 刘仕川 1 ; 刘泳伶 1 ; 李源洪 1 ;
作者机构: 1.四川省农业科学院遥感应用研究所/农业农村部遥感应用中心成都分中心
2.凉山彝族自治州昭觉县农业局
关键词: 叶面积指数;遥感反演;植被指数;波段选择;机器学习;样本量
期刊名称: 西南农业学报
ISSN: 1001-4829
年卷期: 2022 年 011 期
页码: 2651-2658
收录情况: 北大核心 ; CSCD
摘要: 【目的】探索植被指数(VI)及其波段选择、回归建模方法、训练样本选取三方面因素对基于统计模型的水稻叶面积指数(LAI)高光谱遥感估算的影响,构建县域水稻LAI估算模型,并在四川省凉山彝族自治州昭觉县开展实证应用。【方法】本文基于不同样本量的3套训练数据,分别对增强型植被指数(EVI)、修正三角植被指数2(MTVI2)、归一化差值植被指数(NDVI)和修正比值植被指数(MSR)开展波段选择。在此基础上,以1种VI作为LAI的特征参量,试用指数回归(ER)和人工神经网络(ANN),构建县域水稻LAI估算模型。计算LAI估算值和实测值之间的决定系数(R~2)和均方根误差(RMSE),开展估算精度验证。【结果】(1)基于EVI或MTVI2的LAI估算精度优于NDVI和MSR。以ANN模型为例,基于优选波段的EVI和MTVI2得到的R~2分别为0.638和0.681,RMSE分别为0.554和0.519;而NDVI和MSR得到的R~2分别为0.567和0.560,RMSE分别为0.606和0.611。(2)基于各VI优选波段组合的LAI估算精度(平均R~2为0.574,平均RMSE为0.598)优于默认波段组合(平均R~2为0.424,平均RMSE为0.694)。(3)ANN模型的表现优于ER模型。在基于默认波段、优选波段的LAI估算试验中,ANN模型得到的平均R~2比ER模型分别提高40.27%和14.03%;平均RMSE分别降低11.32%和8.11%。(4)就本项目试验而言,训练样本量对基于ANN模型的LAI估测精度的影响不显著。例如,当训练样本量低至24时,基于EVI构建的ANN模型的测试精度(R~2=0.660, RMSE=0.537),仍然优于ER模型(R~2=0.597, RMSE=0.585)。【结论】VI及其波段选择与回归建模方法对县域水稻LAI高光谱遥感估算均有明显影响。针对特定区域的目标作物,尝试利用任意可能的波段组合来计算多种VI,遴选与实测LAI相关系数最大的VI及其波段组合,有益于提高基于VI的LAI高光谱遥感估算精度。同时,即使基于小样本训练数据,机器学习算法仍有可能得出优于参数回归的结果。
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