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基于机器学习算法分析无人机图像的小麦产量反演研究

赵鑫  
【摘要】:基于遥感技术的小麦产量无损估测一直是精准农业领域中一个重要的研究方向,对国家粮食安全和农业政策的制定与执行具有重要的研究意义。同时,也是我国农业智能化、数字化发展的重要技术基础。本文选择安徽省舒城县农科所和庐江县白湖农场作为研究区,利用两种多旋翼无人机平台分别搭载可见光传感器和高光谱传感器,在2018和2019年采集当地主栽小麦品种三个生育期(扬花期、灌浆期、成熟期)的冠层可见光影像和高光谱影像,通过偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression,PLSR)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、决策树(Decision Tree,DT)、随机森林(Random Forest,RF)和梯度提升树(Gradient Boosting Regression Tree,GBRT)等机器学习算法优选无人机图像反演小麦产量的最佳模型并评价,以期为我国粮食主产省—安徽小麦估产提供技术参考。本文主要开展的研究工作如下:(1)以大疆精灵4 Pro四旋翼无人机作为数据获取平台,利用其自带的4K高清数码相机拍摄小麦三个关键生育期冠层的可见光影像,结合多种机器学习算法进行小麦产量反演。首先,无人机影像经预处理后计算15种可见光植被指数并提取3种颜色特征(Red、Green、Blue)作为特征参数,然后利用随机森林算法优选得13种特征作为反演参数,分别利用线性回归(Linear Regression,LR)与PLSR、SVM、DT、RF和GBRT等机器学习算法建立小麦产量估测模型并比较评价。结果显示,RF算法具有最高的决定系数(R~2=0.74),且RMSE最低;同时,发现灌浆期和60%采样尺度下产量反演模型性能最优,本文选择该模型计算小麦产量反演并填图。(2)以大疆经纬M600 Pro六旋翼无人机作为观测平台,搭载Cubert S185高光谱成像仪获取多景小麦冠层的高光谱影像,结合多种机器学习算法进行小麦产量反演。影像预处理后对458-850 nm波段范围的数据进行有效波段筛选,得到优选的36个波段组合,随后利用LR与PLSR、SVM、DT、RF和GBRT等机器学习算法建立小麦产量估测模型并比较评价。研究发现,GBRT算法的决定系数R~2最高,达到了0.82,且RMSE最低。其次,计算40种植被指数并优选出23种植被指数组合,利用LR与PLSR、SVM、DT、RF和GBRT等算法建立小麦产量估测模型,得出GBRT算法构建模型的决定系数最高(R_=~20.87),且RMSE最低。最后,探讨不同输入特征对所构建模型的影响以及不同机器学习算法之间的差异,发现23种植被指数组合性能最佳,并利用该模型进行小麦产量反演并填图。(3)在上述研究的基础上,开发出基于无人机图像的小麦产量反演分析软件。该软件包含数据导入模块、数据处理模块以及数据展示模块,读入待处理可见光影像或高光谱影像后可根据需求自动反演小麦产量并保存结果。综上,本文利用不同型号无人机搭载可见光与高光谱传感器探索多种机器学习算法遥感估算小麦产量的性能,研究结果表明,针对不同传感器优选出的机器学习算法不同且构建的反演模型精度也不同,这为基于无人机图像的小麦产量反演研究提供了重要的参考,可以为大面积小麦产量快速、无损估测提供技术支持。


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