基于機器學習和無人機高光譜遙感的馬鈴薯SPAD值估算
摘要: 為實現(xiàn)大田馬鈴薯SPAD值的快速、無損檢測,采用無人機高光譜成像技術(shù)建立馬鈴薯關(guān)鍵生長時期SPAD值的定量檢測模型。在大田條件下獲得了馬鈴薯塊莖形成期和彭大期的無人機高光譜影像,并對高光譜數(shù)據(jù)采用數(shù)學變換方法處理;接著,通過競爭性自適應重加權(quán)采樣(CARS)、無信息變量去除(UVE)和隨機蛙跳(RF)算法篩選與SPAD值相關(guān)的特征波段;隨后,使用偏最小二乘回歸(PLSR)、支持... (共12頁)
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