利用植被光谱数据和Stacking算法识别油菜关键生长发育期

作者：陶言祺; 彭漪; 蒋琦; 李玉翠; 方圣辉; 龚龑

来源：测绘地理信息, 2019, 44(05): 20-23.

DOI：10.14188/j.2095-6045.2017437

• 油菜
• 生长发育期
• 光谱反射率
• Stacking算法

油菜关键生长发育期信息对其田间管理,观赏时间预测,产量评估等具有重要的意义。利用地面架设的四波段辐射计,实时获取油菜冠层的多光谱信息,根据油菜反射光谱的特性,提出基于多种机器学习分类模型的Stacking算法对油菜的叶期、花期、角果期和成熟期进行区分。实验结果表明,区分正确率达90.83%,高于最优的单一分类器(89.50%)。建立的分类模型被应用于地面和无人机平台数据进行跨平台交叉验证,地面数据识别的正确率达90.07%,无人机平台数据识别的正确率达81.48%,均优于使用单一分类器的结果。

• 单位
  武汉大学