现代农业科技
現代農業科技
현대농업과기
XianDai NongYe KeJi
2015年
18期
209-210,223
,共3页
遥感%产量估测%偏最小二乘法%小麦
遙感%產量估測%偏最小二乘法%小麥
요감%산량고측%편최소이승법%소맥
为进一步提高遥感估产精度,显示国产影像在农业估产中的应用效果,该研究以2010-2013年HJ-1A/1B影像为遥感数据,分析了卫星遥感变量与小麦实际单产的定量关系,运用偏最小二乘回归算法构建及验证了以实际单产为目标的多变量遥感估产模型.研究表明:实际单产与所选用的大多数遥感变量间关系密切,且多数遥感变量两两间具有严重的多重相关关系;实际单产偏最小二乘回归模型的最佳主成分为5,且植被衰减指数、绿色归一化植被指数、调整土壤亮度的植被指数、比值植被指数和归一化植被指数为实际单产遥感估测的敏感变量;建模集和验证集实际单产估测模型的决定系数分别为0.74和0.70,均方根误差分别为754.05、748.20kg/hm2,相对误差分别为11.5％和8.88％,且估测精度比线性回归算法分别提高20％以上和40％以上,比主成分分析算法分别提高18％以上和30％以上,说明偏最小二乘回归算法模型估测区域实际单产的效果要明显好于线性回归和主成分分析算法,该模型应用结果与小麦实际单产区域分布情况相符合,为提高区域小麦实际单产的遥感估测精度提供了一种途径.
為進一步提高遙感估產精度,顯示國產影像在農業估產中的應用效果,該研究以2010-2013年HJ-1A/1B影像為遙感數據,分析瞭衛星遙感變量與小麥實際單產的定量關繫,運用偏最小二乘迴歸算法構建及驗證瞭以實際單產為目標的多變量遙感估產模型.研究錶明:實際單產與所選用的大多數遙感變量間關繫密切,且多數遙感變量兩兩間具有嚴重的多重相關關繫;實際單產偏最小二乘迴歸模型的最佳主成分為5,且植被衰減指數、綠色歸一化植被指數、調整土壤亮度的植被指數、比值植被指數和歸一化植被指數為實際單產遙感估測的敏感變量;建模集和驗證集實際單產估測模型的決定繫數分彆為0.74和0.70,均方根誤差分彆為754.05、748.20kg/hm2,相對誤差分彆為11.5％和8.88％,且估測精度比線性迴歸算法分彆提高20％以上和40％以上,比主成分分析算法分彆提高18％以上和30％以上,說明偏最小二乘迴歸算法模型估測區域實際單產的效果要明顯好于線性迴歸和主成分分析算法,該模型應用結果與小麥實際單產區域分佈情況相符閤,為提高區域小麥實際單產的遙感估測精度提供瞭一種途徑.
위진일보제고요감고산정도,현시국산영상재농업고산중적응용효과,해연구이2010-2013년HJ-1A/1B영상위요감수거,분석료위성요감변량여소맥실제단산적정량관계,운용편최소이승회귀산법구건급험증료이실제단산위목표적다변량요감고산모형.연구표명:실제단산여소선용적대다수요감변량간관계밀절,차다수요감변량량량간구유엄중적다중상관관계;실제단산편최소이승회귀모형적최가주성분위5,차식피쇠감지수、록색귀일화식피지수、조정토양량도적식피지수、비치식피지수화귀일화식피지수위실제단산요감고측적민감변량;건모집화험증집실제단산고측모형적결정계수분별위0.74화0.70,균방근오차분별위754.05、748.20kg/hm2,상대오차분별위11.5％화8.88％,차고측정도비선성회귀산법분별제고20％이상화40％이상,비주성분분석산법분별제고18％이상화30％이상,설명편최소이승회귀산법모형고측구역실제단산적효과요명현호우선성회귀화주성분분석산법,해모형응용결과여소맥실제단산구역분포정황상부합,위제고구역소맥실제단산적요감고측정도제공료일충도경.
