文档名：航拍多光谱田间秸秆覆盖量反演模型的建立与优化
摘要：保护性耕作是农业耕地可持续性发展的重要方法,已被世界多地采用,秸秆覆盖量实现从"有无"到"多少"的进一步判定,是秸秆还田检测的重要指标.通过无人机搭载多光谱相机航拍研究区内春秋两季遥感数据,并同步测定玉米秸秆覆盖量.首先,通过遥感数据提取光谱反射率并构建光谱指数,采用相关系数法筛选出对秸秆覆盖量敏感的波段变量和光谱变量,作为模型输入变量;然后,采用支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)、随机森林(RandomForest,RF)、BP神经网络(BackPropagationNeuralNetwork,BPNN)和极限学习机(ExtremeLearningMachine,ELM)4种机器学习算法,建立玉米秸秆覆盖量的反演模型,比较不同时期和不同研究区域的模型精度;最后,为解决预测性能受其模型参数影响较大问题,引入遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)和粒子群算法(ParticleSwarmOptimization,PSO),并提出遗传-粒子群混合算法(Ge-netic-ParticleSwarmOptimization,GA-PSO),利用它们的互补性提高模型的性能,完成区域内秸秆覆盖量的估算.实验结果表明,基于GA-PSO优化的RF算法玉米秸秆覆盖量反演模型取得了最佳的反演效果,其中R2达到了0.74.同时,对比分析不同数据的反演结果,均较为真实地反映了区域内秸秆覆盖量,估测准确率达到91.36%,说明可以通过优化模型实现结果估算.研究为保护性耕作秸秆还田量检测提供科学参考,亦为其他作物秸秆覆盖量估测提供了可靠的模型反演方法.
Abstract：Conservationtillageisacrucialmethodforthesustainabledevelopmentofagriculturalarablelandandhasbeenadoptedworldwide.Thequantityofstrawmulchisdeterminednotjustbyitspresencebutbyitsamount,servingasakeyindicatorfordetectingstrawreturntothefield.Inthisstudy,aerialre-motesensingdatafromthespringandautumnseasonswerecapturedusingaUAVequippedwithamulti-spectralcamera,whilethecornstrawmulchquantitywasmeasuredsimultaneously.Spectralreflectancewasfirstextracted,andspectralindiceswereconstructedfromtheremotesensingdata.Thecorrelationco-efficientmethodwasthenusedtoidentifythebandvariablesandspectralvariablessensitivetothestrawmulchquantity,whichservedasmodelinputvariables.Subsequently,machinelearningalgorithmssuchassupportvectormachine(SVM),randomforest(RF),BPneuralnetwork(BPNN),andextremelearningmachine(ELM)wereemployedtoestablishtheinversionmodelforstrawmulchquantity.Theaccuracyofthesemodelswascomparedacrossdifferenttimeperiodsandstudyareas.Toaddressthesignificantimpactofmodelparametersonpredictiveperformance,geneticalgorithm(GA)andparticleswarmoptimization(PSO)wereintroduced,culminatingintheproposedgenetic-particleswarmoptimizationhybridalgorithm(GA-PSO).Thishybridapproachleveragedtheircomplementarystrengthstoenhancemodelperformanceandcompletetheestimationofstrawcoverageintheregion.TheresultsindicatedthattheRFalgorithmoptimizedbyGA-PSOachievedthebestinversioneffectforcornstrawmulchquantity,withanR2valueof0.74.Comparativeanalysisofdifferentdatasetsconsistentlyreflectedthestrawmulchquantityinthere-gionaccurately.Theaccuracyofestimatingthecornstrawmulchquantityinthefieldreached91.36%,demonstratingthatresultestimationcanbeeffectivelyachievedthroughmodeloptimization.Thisstudyprovidesascientificreferencefordetectingstrawreturninconservationtillageandoffersareliablemodelinversionmethodforestimatingstrawmulchquantityinothercrops.
作者：刘媛媛 孙宇 高雪冰 王利斌 王跃勇 刘梦琪 崔舒然 Author：LIUYuanyuan SUNYu GAOXuebing WANGLibin WANGYueyong LIUMengqi CUIShuran
作者单位：吉林农业大学信息技术学院(智慧农业研究院),吉林长春130118长春市农业机械研究院,吉林长春130052吉林农业大学工程技术学院,吉林长春130118吉林省农业机械研究院,吉林长春130022
刊名：光学精密工程 ISTICEIPKU
Journal：OpticsandPrecisionEngineering
年，卷(期)：2024, 32(11)
分类号：S24TP79
关键词：多光谱图像 机器学习 秸秆覆盖量 无人机 遗传算法 粒子群算法
Keywords：multi-spectralimage machinelearning strawmulchquantity UAVs geneticalgorithm particleswarmalgorithm
机标分类号：S572S821.2Q946
在线出版日期：2024年7月24日
基金项目：国家自然科学基金，吉林省科技厅技术创新引导项目，吉林省科技厅重点研发项目航拍多光谱田间秸秆覆盖量反演模型的建立与优化[
期刊论文] 光学精密工程--2024, 32(11)刘媛媛 孙宇 高雪冰 王利斌 王跃勇 刘梦琪 崔舒然保护性耕作是农业耕地可持续性发展的重要方法,已被世界多地采用,秸秆覆盖量实现从"有无"到"多少"的进一步判定,是秸秆还田检测的重要指标.通过无人机搭载多光谱相机航拍研究区内春秋两季遥感数据,并同步测定玉米秸秆覆...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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