基于高光谱特征信息的油菜叶片SPAD双模型集成建模  

作　　者：邱春荣[1] 李政仪[1] 

机构地区：[1]长沙民政职业技术学院,湖南长沙410004

出　　处：《长沙民政职业技术学院学报》2022年第3期126-128,共3页Journal of Changsha Social Work College

基　　金：湖南省自然科学基金项目“基于高光谱特征信息融合的油菜籽品质参数反演与建模”(2021JJ60093);湖南省教育厅科学研究项目“基于深度学习的智能无人机目标检测算法研究”(20C0105)。

摘　　要：遴选了NDVI、GNDVI和GRNDVI三个特征参数,在高光谱训练数据集中分别构建了油菜叶片SPAD反演基模型。引入集成建模技术,运用Boosting权重自适应思想,构建了双模型集成融合模型,并在验证数据集中开展了模型验证。结果表明,基于Boosting权重自适应的双模型集成SPAD反演模型决定系数R2均有不同程度的提升,均方根误差RMSE和相对误差RE值也在整体上有所改善。

关 键 词：高光谱特征参数 油菜 SPAD 双模型集成 

分 类 号：TP79[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]