基于无人机多光谱影像和机器学习方法的玉米叶面积指数反演研究OACSCD
Comparing different machine learning methods for maize leaf area index(LAI)prediction using multispectral image from unmanned aerial vehicle(UAV)
为实现基于机器学习方法和无人机影像的叶面积指数(leaf area index,LAI)准确估测.本研究对比了人工神经网络法(Artificial Neural Network algorithm,ANN)、高斯过程回归法(Gaussian Process Regression algorithm,GPR)、支持向量回归法(Support Vector Regression algorithm,SVR)和梯度提升决策树法(Gradient Boo…查看全部>>
马俊伟;陈鹏飞;孙毅;谷健;王李娟
江苏师范大学地理测绘与城乡规划学院,江苏徐州 221116||中国科学院地理科学与资源研究所/资源与环境信息系统国家重点实验室,北京 100101中国科学院地理科学与资源研究所/资源与环境信息系统国家重点实验室,北京 100101||江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心,江苏南京 210023中国科学院沈阳应用生态研究所,辽宁沈阳 110016中国科学院沈阳应用生态研究所,辽宁沈阳 110016江苏师范大学地理测绘与城乡规划学院,江苏徐州 221116
叶面积指数机器学习无人机多光谱影像玉米
LAImachine learningUAVmultispectral imagemaize
《作物学报》 2023 (12)
基于低空无人机超高空间分辨率影像的冬小麦氮素营养诊断研究
3364-3376,13
本研究由中国科学院先导 A 专项(XDA28040502),国家自然科学基金项目(41871344)和江苏师范大学研究生科研创新计划项目(2022XKT0070)资助. This study was supported by the Strategic Priority Research Program of the Chinese Academy of Sciences(XDA28040502),the National Natural Science Foundation of China(41871344),and the Jiangsu Normal University Graduate Research Innovation Program Project(2022XKT0070).
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