文献类型： 中文期刊
作者： 费帅鹏 1 ; 禹小龙 2 ; 兰铭 2 ; 李雷 2 ; 夏先春 2 ; 何中虎 2 ; 肖永贵 2 ;
作者机构： 1.河南理工大学测绘与国土信息工程学院
2.中国农业科学院作物科学研究所
关键词： 冬小麦;产量;高光谱;集成方法;机器学习
期刊名称： 中国农业科学
ISSN：
年卷期： 2021 年 016 期
页码： 3417-3427
收录情况： 北大核心 ; CSCD
摘要： 【目的】利用2种灌溉处理下不同发育阶段的冬小麦冠层高光谱信息,通过机器学习方法对小麦籽粒产量进行估测精度研究,明确产量最佳估测模型,对于育种工作有着重要应用价值。【方法】以黄淮麦区207个主栽小麦品种为材料,于2018—2019和2019—2020年度连续2个生长季在河南省新乡基地的正常灌溉和节水处理下种植,并调查开花期、灌浆前期和灌浆中期的冠层高光谱数据,分别以6种机器学习方法和集成方法建立光谱指数产量估测模型。【结果】2种灌溉处理下,3个生育期各光谱指数均与产量呈极显著相关（P<0.0001）,且表现出较高的遗传力（0.61-0.85）,主要受遗传因素控制。在正常灌溉处理下,与传统机器学习方法表现最佳的模型相比,集成学习方法在3个生育期的平均决定系数（R2）分别由0.610、0.611和0.640提高至0.649、0.612和0.675,平均均方根误差（RMSE）分别降低至0.607、0.612和0.593 t·hm-2;节水处理下,3个生育期的平均R2分别由0.461、0.408和0.452提高至0.467、0.433和0.498,平均RMSE分别降低至0.519、0.559和0.504 t·hm-2。【结论】利用集成方法将不同模型估测结果进行结合,能够有效地提高产量估测精度,2种灌溉处理下均在灌浆中期估测精度最佳,可为冬小麦育种工作中产量估测提供参考。
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