[1]洪国军,谢俊博,张灵,等.基于无人机多光谱的全周期枣树叶片SPAD值检测[J].江苏农业科学,2024,52(16):221-230.
　Hong Guojun,et al.Detection of SPAD values of jujube tree leaves throughout growth cycle based on unmanned aerial vehicle multispectral imaging[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2024,52(16):221-230.
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基于无人机多光谱的全周期枣树叶片SPAD值检测()

《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:
第52卷
期数:
2024年第16期
页码:
221-230
栏目:
农业工程与信息技术
出版日期:
2024-08-20

文章信息/Info

Title:
Detection of SPAD values of jujube tree leaves throughout growth cycle based on unmanned aerial vehicle multispectral imaging
作者:
洪国军1; 谢俊博2; 张灵1; 付仙兵1; 张煜晖3; 冯意3; 喻彩丽4
1.江西科技学院区域研究发展研究院，江西南昌 330200； 2.塔里木大学水利与建筑工程学院，新疆阿拉尔 843300； 3.江西科技学院信息工程学院，江西南昌 330200； 4.汕尾职业技术学院海洋学院，广东汕尾 516600
Author(s):
Hong Guojun; et al
关键词:
枣树; SPAD值; 生育期; 光谱指数; 特征优选; XGBoost模型
Keywords:
-
分类号:
S665.101；S127
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
针对新疆阿拉尔垦区枣树叶片SPAD值的实地测量存在难度大、无法快速准确预测的问题，以不同生育期的枣树叶片为研究对象，利用无人机多光谱影像作为数据源，通过整合多种植被指数，构建了高维数据集并进行特征优选，以确定最优多变量组合。还定量评估了3种机器学习算法［K近邻模型(KNN)、随机森林模型(RF)和XGBoost模型］在单变量与多变量条件下对不同枣树生育期树叶SPAD值预测能力。结果显示：(1)枣树叶片的SPAD值在不同生育期间存在明显差异，整体上呈现出先增大后减小的趋势，其中坐果期为转折点；(2)SPAD值与光谱指数的相关性分析以及特征优选，确定各生育期的最佳光谱指数和最佳特征多变量；(3)XGBoost模型在所有生育阶段的预测效果均优于KNN和RF模型。在盛花期，结合了NDVI、GRNDVI、DVI和SAVI特征的XGBoost模型表现最佳，R2=0.949 5 最大与RMSE=0.086 4最小。研究结果表明，结合XGBoost模型和无人机多光谱数据的最优多变量组合，能够最准确地预测枣树叶片的SPAD值，特别是在盛花期模型的预测效果最为显著。利用本研究方法可以实现对新疆阿拉尔垦区枣树叶片SPAD值的精准监测，可为垦区枣树生长监测提供有效与及时的技术参考。
Abstract:
-

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2024-02-23
基金项目：国家自然科学基金(编号：42061046)。
作者简介：洪国军(1995—)，男，江西乐平人，硕士研究生，研究方向为农业信息化。E-mail：hgj950603@163.com。
通信作者：喻彩丽，硕士，讲师，研究方向为农业信息化。E-mail：purejade@163.com。
更新日期/Last Update: 2024-08-20