基于Stacking法的无人机光谱遥测冬小麦产量

作者：李宗鹏; 李连豪^*; 陈震; 程千; 徐洪刚; 庞超凡

来源：灌溉排水学报, 2021, 40(08): 50-56.

DOI：10.13522/j.cnki.ggps.2021073

• 多光谱
• 植被指数
• Stacking
• 模型

【目的】精确、高效地预测作物产量。【方法】以冬小麦为研究对象,利用无人机搭载多光谱相机,获取抽穗期、开花期和灌浆期的多光谱图像数据。根据多光谱波段选取对产量敏感的14种植被指数,并优选出与产量极显著相关的13种植被指数;基于优选出的植被指数分别建立各生育期的MLR、PLSR、SVM和Cubist产量估算初级模型进行对比分析,并利用Stacking方法集成初级学习器模型分别建立各个时期MLR和Cubist次级产量估测模型。【结果】随着冬小麦生长阶段的发展,各植被指数与产量的相关性逐渐增大,在灌浆期达到最大值0.67;对比4个初级学习器模型精度,Cubist模型在抽穗期、开花期和灌浆期的估产精度均为最高;利用Stacking方法构建的次级学习器模型以Cubist模型的估产效果最佳,MLR和Cubist模型的估产精度在各个时期均得到了提升。【结论】基于Stacking方法融合估产模型能够显著提升冬小麦的产量估算精度,为今后的估产研究提供参考。

• 单位
  中国农业科学院农田灌溉研究所; 河南农业大学