使用安装在无人机上的传感器预测水稻产量 |
来源:一起赢论文网 日期:2025-06-20 浏览数:28 【 字体: 大 中 小 大 中 小 大 中 小 】 |
准确估计水稻产量有助于农民优化风险和农艺管理实践。评估产量的传统方法耗时、劳动密集且成本高昂。由安装在无人机 (UAV) 上的传感器捕获的多光谱影像提供了一种经济高效且高效的替代方案。本研究旨在使用从多光谱图像得出的植被指数 (VI) 开发水稻产量预测机器学习模型。该实验在印度东部地区进行,使用不同的水稻品种和氮水平来产生产量差异。使用水稻穗起生阶段捕获的图像生成了 10 个 VI。使用方差膨胀因子 (VIF) 技术,选择了四个 VI 进行模型构建。以水稻产量为目标变量,植被指数 (VIs) 作为预测因子,构建了随机森林 (RF)、支持向量机 (SVM) 和人工神经网络 (ANN) 三个模型。与 RF 和 ANN 相比,SVM 预测水稻产量的准确性更高。SVM 模型的预测产量 (t/ha) 范围为 3.73 至 5.45 (R2 = 0.62),而 RF 模型的预测产量 (R2 = 0.57) 为 3.83 至 5.00 ,ANN 模型的预测产量为 3.46 至 5.91 (R2 = 0.54)。值得注意的是,归一化差值植被指数和转化的叶绿素吸收反射指数被确定为模型构建的重要贡献者。这些结果表明,所提方法可以提高稻谷产量的预测精度。 |
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