【摘 要】
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研究以玉米地上干生物量为研究对象,探讨基于无人机高光谱数据利用人工神经网络法反演生物量的可行性。在吉林省蔡家镇开展玉米氮肥梯度试验,并进行无人机高光谱数据和地上干
【机 构】
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中国科学院地理科学与资源研究所,江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心
【基金项目】
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重点研发项目“智能化精准施肥及肥料深施技术及其装备”(2016YFD0200600);国家科技基础性工作专项“黄土高原生态系统与环境变化考察”(2014FY210100);国家自然科学基金项目“基于低空无人机超高空间分辨率影像的冬小麦氮素营养诊断研究”(41871344)
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研究以玉米地上干生物量为研究对象,探讨基于无人机高光谱数据利用人工神经网络法反演生物量的可行性。在吉林省蔡家镇开展玉米氮肥梯度试验,并进行无人机高光谱数据和地上干生物量获取,共获数据30组。随机选22组数据用于建模,剩下8组用于模型的外部验证。分别基于光谱指数法和BP神经网络算法构建反演模型,比较分析各种方法反演玉米生物量的优劣。结果表明:和基于光谱指数构建的生物量反演模型相比,BP神经网络模型取得了更好的反演结果。其建模时决定系数为0.99,均方根误差为0.08 t/hm~2,相对均方根误差为3.39%
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