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基于多层级特征筛选和无人机影像的冬小麦植株氮含量预测

郭燕 王来刚 贺佳 井宇航 宋晓宇 张彦 刘婷

农业工程学报2024,Vol.40Issue(12):P.174-182,9.
农业工程学报2024,Vol.40Issue(12):P.174-182,9.DOI:10.11975/j.issn.1002-6819.202312158

基于多层级特征筛选和无人机影像的冬小麦植株氮含量预测

郭燕 1王来刚 1贺佳 1井宇航 2宋晓宇 3张彦 2刘婷1

作者信息

  • 1. 河南省农业科学院农业信息技术研究所/农业农村部黄淮海智慧农业技术重点实验室,郑州450002 河南省农作物种植监测与预警工程研究中心,郑州450002
  • 2. 河南省农业科学院农业信息技术研究所/农业农村部黄淮海智慧农业技术重点实验室,郑州450002
  • 3. 北京市农林科学院信息技术研究中心,北京100094
  • 折叠

摘要

关键词

无人机/冬小麦/氮素/多层级特征筛选/LASSO回归/机器学习/最小二乘回归

分类

农业科技

引用本文复制引用

郭燕,王来刚,贺佳,井宇航,宋晓宇,张彦,刘婷..基于多层级特征筛选和无人机影像的冬小麦植株氮含量预测[J].农业工程学报,2024,40(12):P.174-182,9.

基金项目

国家重点研发计划项目(2022YFD2001105) (2022YFD2001105)

河南省重点研发与推广专项(232102111030) (232102111030)

河南省农业科学院自主创新项目(2023ZC062) (2023ZC062)

河南省农业科学院农业信息技术研究所科技创新领军人才培育计划项目(2022KJCX01)。 (2022KJCX01)

农业工程学报

OA北大核心CSTPCD

1002-6819

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