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| 基于无人机影像与GA BP神经网络的生物量估算 |
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| DOI： |
| 中文关键词: 冬小麦 生物量 变量投影重要性 灰色关联 遗传算法 BP神经网络 |
| 英文关键词: |
| 基金项目:国家自然科学基金资助项目（42007424；41601346）;河南省科技攻关计划项目资助（202102310333；212102310427）;河南省高等学校重点科研项目计划资助（21A420002）;河南工程学院教育教学改革研究项目资助 (2021JYYB038；2021JYYB001) |
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| 中文摘要: |
| 快速、准确地监测冬小麦生物量,对于冬小麦田间管理、产量预测等具有重要意义.使用2015年开花期的冬小麦无人机数码影像及相应的生物量数据,将相关系数（|r|）、灰色关联分析（GRA）、投影变量重要性（VIP）与遗传算法（GA）-BP神经网络进行整合,构建了3种开花期冬小麦生物量估算模型,并对这3种模型进行可视化空间分析.结果表明:|r|-GA BP,GRA GA BP,VIP GA BP模型的决定系数R2分别为0.753 9,0.689 8，0.704 4,RMSE分别为763.3,908.8,836.9 kg·hm-2,MAPE分别为10.31%,15.65%和12.55%,|r| GA BP比GRA GA BP和VIP GA BP对冬小麦生物量有更好的预测能力.经可视化处理后能较为直观地反映冬小麦生物量的空间分布状况,为冬小麦的生长监测提供技术支持. |
| 英文摘要: |
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