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摘要
为了实现快速高精度获取冬小麦氮营养指数的高光谱监测技术，利用美国SVC HR-1024I型野外光谱辐射仪对2017-2019年关中地区的冬小麦进行遥感监测，获取“三边”参数、任意两波段光谱指数和植被指数，通过相关性分析和逐步回归分析方法筛选冬小麦氮营养指数的敏感光谱参数，结合偏最小二乘回归(PLSR)、随机森林算法(RFR)、支持向量机回归(SVR)和梯度增强回归(GBDT)建立冬小麦氮营养指数模型，并对模型估算精度进行验证。结果表明，从拔节期到灌浆期，各时期的氮营养指数与任意两波段光谱指数均呈极显著相关，其中拔节期氮营养指数与任意两波段光谱指数相关性均高于其他时期，且基于一阶导数光谱的归一化光谱指数和比值光谱指数与氮营养指数的相关系数最大，为0.66。拔节期基于梯度增强回归的冬小麦氮营养指数预测模型的决定系数(r2)和均方根误差(RMSE)分别为0.96和0.05,模型验证的r2、RMSE和相对预测偏差(RPD)分别为0.95、0.12和2.12,模型预测精度最高。因此，拔节期基于梯度增强回归的冬小麦氮营养指数估算模型可用于冬小麦氮营养监测及后期田间管理。
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