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基于无人机多光谱遥感的冬小麦叶面积指数反演
被引：24
|作者：
孙诗睿
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机构: 中国矿业大学(北京)土地复垦与生态重建研究所
赵艳玲
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机构: 中国矿业大学(北京)土地复垦与生态重建研究所
王亚娟
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王鑫
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张硕
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机构: 中国矿业大学(北京)土地复垦与生态重建研究所
机构：
[1] 中国矿业大学(北京)土地复垦与生态重建研究所
来源：
关键词：
无人机;
多光谱遥感;
叶面积指数;
反演;
赤池信息量准则-偏最小二乘法;
随机森林法;
D O I：
暂无
中图分类号：
S512.11 [];
S127 [遥感技术在农业上的应用];
学科分类号：
082804 ;
摘要：
以获取的冬小麦无人机多光谱影像为数据源,充分利用多光谱传感器的红边通道对传统植被指数进行改进,通过灰色关联度分析后基于多个植被指数建模的方法对冬小麦的叶面积指数（leaf area index,LAI）进行反演精度对比。结果显示:使用基于多植被指数的随机森林（RF）比赤池信息量准则-偏最小二乘法（AIC-PLS）反演精度高。得到的LAI反演值和真实值之间的R2=0.822,RMSE=1.218。研究证明通过随机森林预测具有更好的拟合效果,对冬小麦的LAI反演有较好的适用性。
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