基于机器学习结合植被指数阈值的水稻关键生育期识别

摘要：

为建立不依赖时序数据的水稻生育期识别模型,基于四波段辐射计(SKYE)获取的水稻全生育期每日的冠层光谱反射率数据,利用K近邻(k-nearest neighbors,KNN)、决策树(Decision trees)、支持向量机(Support vector machines,SVM)、随机森林(Random forests,RF)和梯度提升决策树(Gradient boosted decision trees,GBDT)共5种机器学习算法开展水稻生育期识别研究.结果 表明:RF算法的识别准确率最高,达93.00％,KNN算法的识别准确率也达到了91.92％,其他3种算法的准确率也都超过90％.在此基础上,将建立的水稻生育期识别模型应用至无人机(UAV)影像数据,KNN算法适用性最好,识别准确率为83.54％,RF算法的适用性一般,识别准确率为74.38％,SVM算法的适用性最差,识别准确率仅为62.92％,但5种机器学习算法都容易错误地将抽穗扬花期识别为拔节孕穗期;而新构建的KNN算法结合可见光大气修正指数(Visible atmospherically resistant index,VARI)的水稻生育期识别模型对无人机数据的识别准确率可达86.04％,与单独应用KNN算法相比,对水稻各个生育期的识别精度更加均衡.

关键词：水稻、生育期、光谱反射率、机器学习、植被指数

所属期刊栏目：25

分类号：S51(禾谷类作物)

资助基金：中央高校基本科研基金;国家高技术研究发展计划863计划

在线出版日期：2020-04-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：76-85