优化光谱指数助力机器学习提高马铃薯叶绿素含量反演精度

摘要： 【目的】基于光谱指数的遥感估测方法因计算简单而被用于作物生长实时监测，但在作物生育前期易受土壤背景的影响而后期容易失去灵敏性。随着人工智能的快速发展，利用机器学习算法对叶绿素进行估测成为提高遥感监测精度的普遍接受的方法。然而机器学习算法种类较多，且估测结果与输入变量有很大的关系，本研究选用最常用的偏最小二乘法和随机森林算法，比较不同投入变量对这两个算法马铃薯叶绿素含量估测精度的...