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优化光谱指数助力机器学习提高马铃薯叶绿素含量反演精度

刘楠李斐杨海波尹航高飞贾禹泽孙智

植物营养与肥料学报2023，Vol.29Issue(8)：1531-1542,12.

植物营养与肥料学报2023，Vol.29Issue(8)：1531-1542,12.DOI:10.11674/zwyf.2022701

Machine learning models fed with optimized spectral indices to improve inversion accuracy of potato chlorophyll content

刘楠 ¹李斐 ¹杨海波 ¹尹航 ¹高飞 ¹贾禹泽 ²孙智¹

作者信息

1. 内蒙古农业大学草原与资源环境学院/内蒙古自治区土壤质量与养分资源重点实验室/农业生态安全与绿色发展自治区高等学校重点实验室,内蒙古呼和浩特 010011
2. 内蒙古农业大学草原与资源环境学院/内蒙古自治区土壤质量与养分资源重点实验室/农业生态安全与绿色发展自治区高等学校重点实验室,内蒙古呼和浩特 010011||内蒙古包头市园林绿化事业发展中心,内蒙古包头 014010
折叠

叶绿素/光谱指数/波段优化/随机森林/偏最小二乘法

chlorophyll/spectral index/band optimization/random forest/partial least square method

刘楠,李斐,杨海波,尹航,高飞,贾禹泽,孙智..优化光谱指数助力机器学习提高马铃薯叶绿素含量反演精度[J].植物营养与肥料学报,2023,29(8):1531-1542,12.

内蒙古自治区科技计划项目(2020GG0038) （2020GG0038）

国家自然科学基金项目(32160757). （32160757）

OA北大核心CSCDCSTPCD

ISSN：1008-505X

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