基于机器学习的柑橘叶绿素含量相关性分析研究

摘要：

以广西壮族自治区桂林市雁山区柑橘种植区为研究区,以无人机高光谱影像为数据源,采用随机森林、支持向量机、Xgboost三种机器学习算法分别对叶绿素含量进行相关性分析.结果表明,六种机器学习模型通过引入多个与SPAD值显著相关的光谱特征参数,比单个光谱特征参数构建的估算模型效果要好;同时Xgboost回归接近均好于RF模型,说明逐步回归、SVM的验证模型的稳定性比RF高,模型的预测精度决定系数达到0.930.

关键词：叶绿素含量、机器学习、柑橘

分类号：P23(摄影测量学与测绘遥感)

在线出版日期：2023-04-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：72-75