基于HJ-CCD遥感数据和DK-SVR算法的小麦生物量估算研究

摘要：

基于2010～2013年江苏地区小麦环境减灾卫星(HJ-CCD)的影像数据,提取拔节、孕穗和开花3个生育期的卫星植被指数并作为模型的输入参数,分别利用双核支持向量回归算法(DK-SVR)、MLR和PLS方法构建各生育期小麦生物量估测模型,比较各模型的预测性能.结果表明:可以使用DK-SVR算法遥感估算小麦生物量,基于该算法构建的模型预测性能在3个生育期均优于MLR模型和PLS模型,各期实测值与模型预测值之间决定系数R2分别为0.50、0.67和0.65,相应的均方根误差RMSE为506、1 389和2 058kg· hm-2.

关键词：小麦、地上干生物量、遥感、DK-SVR算法

所属期刊栏目：40

分类号：S512(禾谷类作物)

资助基金：国家自然科学基金;扬州大学高层次人才基金资助项目

在线出版日期：2019-03-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：14-19,39