基于HJ-CCD遥感数据和DK-SVR算法的小麦生物量估算研究

• 作者: 周旭东 王丽爱 董召娣
• 来源期刊: 扬州大学学报（农业与生命科学版）
• 学科: 农学
• 关键词: 小麦 地上干生物量 遥感 DK-SVR算法
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 页码范围: 14-19,39
• 页数: 7页
• 分类号: S512
• 语种: 中文
• DOI: 10.16872/j.cnki.1671-4652.2019.01.003

摘要

基于2010～2013年江苏地区小麦环境减灾卫星(HJ-CCD)的影像数据,提取拔节、孕穗和开花3个生育期的卫星植被指数并作为模型的输入参数,分别利用双核支持向量回归算法(DK-SVR)、MLR和PLS方法构建各生育期小麦生物量估测模型,比较各模型的预测性能.结果表明:可以使用DK-SVR算法遥感估算小麦生物量,基于该算法构建的模型预测性能在3个生育期均优于MLR模型和PLS模型,各期实测值与模型预测值之间决定系数R2分别为0.50、0.67和0.65,相应的均方根误差RMSE为506、1 389和2 058kg· hm-2.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周旭东		14	163	6.0	12.0
2	王丽爱		15	135	5.0	11.0
3	董召娣		16	72	4.0	8.0