文献类型： 中文期刊

作者： 辛江风 ¹ ; 明博 ² ; 薛贝贝 ² ; 杨宏业 ² ; 郭慧荣 ¹ ; 冯大云 ² ; 谢瑞芝 ² ; 王克如 ² ; 侯鹏 ¹ ; 李少昆 ¹ ; 禄兴丽 ¹ ;

作者机构： 1.宁夏大学农学院

2.中国农业科学院作物科学研究所/农业部作物生理生态重点实验室

关键词： 春玉米;多光谱遥感;随机森林;氮营养指标

期刊名称： 玉米科学

ISSN： 1005-0906

年卷期： 2024 年 004 期

页码： 92-101

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 为了探究随机森林算法在春玉米氮营养指标预测精度，于2021-2022年在东北地区进行氮肥梯度试验，以迪卡159为试验材料，设置10个施氮水平，利用无人机搭载多光谱分别在小喇叭口期(V9)、大喇叭口期(V12)和抽雄期(VT)获取遥感数据。利用19个植被指数分别构建地上部生物量(AGB)、植株吸氮量(PNU)、叶面积指数(LAI)和比叶氮(SLN)模型。结果表明，随机森林算法在预测AGB和LAI有较高的精度，R2分别是0.83和0.9。通过相关分析，LAI、AGB、PNU及SLN与结构不敏感色素指数(SIPI)相关性最高，相关系数分别为-0.75、-0.70、-0.84和0.63,SIPI在4个模型中重要性均最高。研究结果表明，随机森林算法在春玉米氮素监测中具有一定的发展潜力，SIPI在氮素监测中有重要作用，研究结果可为春玉米氮素营养监测提供参考依据。