综合HJ-A数据和偏最小二乘法的小麦孕穗期生物量预估模型

• 作者: 马顺圣 毛伟 周欣兴 张鹏鹏 李文西
• 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 生物量 HJ-A数据 PLS 预估模型
• 年，卷（期）: 2021,（6）
• 页码范围: 29-35
• 页数: 7页
• 分类号: S512
• 语种: 中文
• DOI: 10.16872/j.cnki.1671-4652.2021.06.005

摘要

生物量是反映大田小麦生长的重要指标之一,孕穗期是小麦关键生长时期.为准确获取小麦孕穗期生物量,利用HJ-A数据,结合偏最小二乘法(PLS)和主成分分析(PCA)分别建立及评价小麦孕穗期生物量的多变量预估模型.结果 表明:利用HJ-A数据获取小麦孕穗期生物量可行,且由HJ-A数据提取的植被指数之间存在显著的多重相关性.该PLS模型和PCA模型的最优主成分数分别为5和3个,并利用降维分析法可消除植被指数之间的多重共线性.利用3种样本数据进行评价,该PLS模型的决定系数(R2)均大于0.70,均方根误差(RMSE)分别为326.95、341.27和373.35kg·hm-2;PCA模型的R2均在0.60左右,RMSE分别为439.50、451.32和486.53 kg· hm-2.PLS模型精度约为90％,比PCA模型和线性模型分别提高12％、22％以上.综上所述,综合HJ-A数据和PLS建立的小麦孕穗期生物量预估模型应用效果好.