评估PlanetScope光谱数据用于估计花生叶面积指数,使用机器学习和统计方法
Michael Ekwe1,2, Hansanee Fernando3, Godstime James1
1Department of Strategic Space Application, National Space Research and Development Agency, Airport Road, P.M.B. 437, Abuja 900101, Nigeria.
这项研究开发了回归模型,用PlanetScope数据估计花生叶面积指数 (LAI). 结合植被指数 (VIs) 的随机森林 (RF) 模型证明了精确作物监测的最高准确性.
科学领域:
- 农业遥感 农业遥感
- 植物生理学作物生理学
- 精准农业 精准农业 精准农业
背景情况:
- 叶面积指数 (LAI) 对于评估作物生长至关重要,对于农业研究和精准农业至关重要.
- 星球探测器图像提供了高回复频率和一致的,高分辨率的多光谱数据,适合作物监测.
研究的目的:
- 开发和比较用于估计花生LAI的回归模型,使用PlanetScope光谱带和植被指数 (VIs).
- 评估随机森林 (RF),极端梯度提升 (XGBoost) 和局部最小平方回归 (PLSR) 算法的LAI估计性能.
主要方法:
- 开发并比较RF,XGBoost和PLSR模型以估计花生LAI.
- 使用PlanetScope光谱带和13个植被指数 (VIs) 作为预测变量.
- 为模型校准和验证评估单个VI和组合的高性能VI.
主要成果:
- 植被指数 (VIs) 与花生LAI有很强的相关性,其中TSAVI和RTVIcore是最高的个人预测指标.
- 包含前六个VI的射频模型实现了最高的估计精度 (R2 = 0.844,RMSE = 0.858 m2/m2).
- PlanetScope VIs的性能优于单独的光谱波段,并且将波段与VI结合在一起的精度下降,突出显示了变量选择的重要性.
结论:
- 随机森林 (RF) 模型整合选定的植被指数 (VIs) 为估计花生叶面积指数 (LAI) 提供了高度准确和高效的方法.
- 这些发现支持使用RF进行强大的作物监测,减少在花生种植中使用多种复杂模型的需求.
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