Presentation Details
基于遥感的农牧交错带苜蓿生物量及饲草品质反演
ID：2532
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2024-04-12 14:59:40 Hits：1914
Oral Presentation
Start Time：2024-05-20 11:36（Asia/Shanghai）
Duration：12min
Session：S7 主题7、遥感与地理信息科学 »
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Abstract
农牧交错带是我国重要的饲料来源地，苜蓿作为“牧草之王”,对其进行生物量和饲草品质反演具有重要意义。
(1) 利用无人机光谱数据计算植被指数与地面数据构建模型。在线性模型中，NIRv,ref与生物量、CP、ADF构建的模型精度最高，R2达到0.54、0.57、0.22；随机森林（RF）模型中，NDI结合株高等参数构建的模型R2最高，为0.76，RMSE为119.8kg/hm2；CP和ADF的模型中，NIRv,ref表现最好，R2和RMSE为0.64、1.82%和0.34、3.75%；SIF表现均不理想。
(2) 利用卫星数据计算植被指数与地面数据构建模型。在线性模型中，NIRv,ref与生物量、CP、ADF构建的模型R2最高，达到0.66、0.51、0.22；利用RF可将生物量的反演精度（R2）提高至0.83，CP提高至0.8，ADF提高至0.52。
虽然机器学习可提高模型精度，但在饲草品质反演中仍有很大提升空间。
(1) 利用无人机光谱数据计算植被指数与地面数据构建模型。在线性模型中，NIRv,ref与生物量、CP、ADF构建的模型精度最高，R2达到0.54、0.57、0.22；随机森林（RF）模型中，NDI结合株高等参数构建的模型R2最高，为0.76，RMSE为119.8kg/hm2；CP和ADF的模型中，NIRv,ref表现最好，R2和RMSE为0.64、1.82%和0.34、3.75%；SIF表现均不理想。
(2) 利用卫星数据计算植被指数与地面数据构建模型。在线性模型中，NIRv,ref与生物量、CP、ADF构建的模型R2最高，达到0.66、0.51、0.22；利用RF可将生物量的反演精度（R2）提高至0.83，CP提高至0.8，ADF提高至0.52。
虽然机器学习可提高模型精度，但在饲草品质反演中仍有很大提升空间。
Keywords
苜蓿，遥感，生物量，饲草品质，反演算法
Speaker
刘雷震
副教授 中国农业大学Submission Author
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Important Date
-
Conference Date
May 17
2024
toMay 20
2024
-
Mar 31 2024
Draft paper submission deadline
-
Mar 31 2024
Contribution Submission Deadline
-
May 20 2024
Registration deadline
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