基于無人機多光譜影像與機器學習算法的棉花冠層葉綠素含量估算研究

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摘要：【目的】利用無人機多光譜技術監(jiān)測棉花冠層葉片的葉綠素含量?！痉椒ā客ㄟ^無人機獲取新疆南疆地區(qū)棉花冠層的多光譜圖像，選取7種植被指數(shù)，利用7種不同的反演方法估算棉花關鍵生育時期花鈴期的葉綠素含量，包括基于線性回歸（linear regression， LR）的一元線性回歸、偏最小二乘回歸（partial least squares regression， PLSR）、嶺回歸（ridge regression， RR）、最小絕對值收斂和選擇算子（least absolute shrinkage and selection operator， LASSO）回歸，以及支持向量回歸（support vector regression， SVR）、K近鄰回歸（K nearest neighbors regression， KNNR）、隨機森林回歸（random forest regression， RFR）。（剩余22168字）