无人机遥感反演小麦地上生物量模型的特征选择OA
Feature selection of wheat field biomass model retrieved by UAV remote sensing
无人机多光谱技术能快速、无损地测定小麦地上生物量(AGB).然而,多光谱方法在计算植被特征时会产生大量具有高度相关的重复特征.因此,建立结构简单、精度高的模型对特征进行筛选具有重要意义.本文提出了一种可以同时实现特征筛选与参数优化的混合编码灰狼粒子群优化算法(CGWOPSO).同时,为评估基于该算法驱动的极限梯度提升模型(CGWOPSO-XGB)的性能,将其及基于两种流行特征筛选方法(Pearson和SHAP方法)的模型(P-XGB和S-XGB)…查看全部>>
The unmanned aerial vehicle(UAV)multispectral technique is a popular method for rapid and nondestructive de-termination for field biomass(AGB)of wheat.However,the multispectral method usually produces a large number of highly correlated repetitive features in the calculation of vegetation features,so it is of great significance to features selection and determine the model with simple structure and high precision.In this paper,a hybrid coded Grey Wolf partic…查看全部>>
吴立峰;徐文浩;韩宜秀
南昌工程学院水土保持学院,江西南昌 330099南昌工程学院水土保持学院,江西南昌 330099南昌工程学院水土保持学院,江西南昌 330099
农业科学
混合编码灰狼粒子群优化算法SHAP特征筛选植被指数
hybrid codingGrey Wolf particle swarm optimization algorithmSHAPfeature selectionvegetation index
《南昌工程学院学报》 2024 (4)
56-62,7
江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ211904)江西省科技厅重点研发项目(20212BDH80016)
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