基于无人机高光谱和机器学习的荒漠草原地上生物量估算
2025-02-01 13:53:57
农业工程学报
作者：宋耀邦1,2，宣传忠1,2,3※，唐朝辉1,2，张 涛1，李 琦1
（1. 内蒙古农业大学机电工程学院，呼和浩特010018；2. 内蒙古自治区草业与养殖业智能装备工程技术研究中心，呼和浩特010018；3. 牧草饲料生产全程智能化装备内蒙古自治区工程研究中心，呼和浩特010018）
摘 要：为提高对荒漠草原的监测水平和利用效率，实现无破坏性、准确估算荒漠草原地上生物量（abovegroundbiomass，AGB），避免过度放牧加速荒漠化，该研究选取内蒙古荒漠草原为研究区域，利用无人机采集研究区域高光谱数据，铺设样方采集地上生物量数据。对高光谱数据进行预处理并去除噪声，利用主成分分析法降维，将主成分、植被指数、全波段反射率数据与AGB 进行相关性分析，并利用遗传算法进行特征选择。基于机器学习算法建立荒漠草原AGB 估算模型，对比特征选择前后模型性能，选择最佳估算模型。结果表明：利用遗传算法筛选出的光谱特征构建机器学习模型可以提高模型的性能，最佳模型的决定系数为0.81，均方根误差为0.04 kg/m2，平均绝对误差为0.04 kg/m2，归一化均方根误差为0.11，模型可用于荒漠草原AGB 的高精度估算制图。研究结果可为无人机高光谱的荒漠草原AGB精准估算提供数据支撑和理论依据。
关键词：高光谱；机器学习；荒漠草原；地上生物量；遗传算法
