優(yōu)化光譜指數(shù)助力機(jī)器學(xué)習(xí)提高馬鈴薯葉綠素含量反演精度

摘要： 【目的】基于光譜指數(shù)的遙感估測(cè)方法因計(jì)算簡(jiǎn)單而被用于作物生長(zhǎng)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，但在作物生育前期易受土壤背景的影響而后期容易失去靈敏性。隨著人工智能的快速發(fā)展，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)葉綠素進(jìn)行估測(cè)成為提高遙感監(jiān)測(cè)精度的普遍接受的方法。然而機(jī)器學(xué)習(xí)算法種類較多，且估測(cè)結(jié)果與輸入變量有很大的關(guān)系，本研究選用最常用的偏最小二乘法和隨機(jī)森林算法，比較不同投入變量對(duì)這兩個(gè)算法馬鈴薯葉綠素含量估測(cè)精度的...