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基于无人机遥感的荒漠草地地上生物量反演研究
1
作者
李文雄
靳瑰丽
+7 位作者
刘文昊
李嘉欣
王生菊
陈梦甜
李超
杜玟霖
萨木尕尔·达吾列提开勒得
叶里达那·赛力克艾力
《草地学报》
北大核心
2025年第4期1258-1266,共9页
荒漠草地地上生物量(Aboveground biomass,AGB)是评估植被状况与荒漠化进程的重要指标。为迅速、精确且高效地评估荒漠草地地上生物量,本研究以新疆伊犁绢蒿(Seriphidium transiliense)荒漠草地为研究区,在植被生长旺季采集草地AGB数据...
荒漠草地地上生物量(Aboveground biomass,AGB)是评估植被状况与荒漠化进程的重要指标。为迅速、精确且高效地评估荒漠草地地上生物量,本研究以新疆伊犁绢蒿(Seriphidium transiliense)荒漠草地为研究区,在植被生长旺季采集草地AGB数据,同步获取无人机(Unmanned aerial vehicle,UAV)数据;选取10种植被指数为特征变量,利用3种机器学习算法构建AGB反演模型,并引入遗传算法(Genetic algorithm,GA)优化模型参数,进而筛选出最佳的AGB反演模型。结果表明:3种算法均表现出较高的预测性能,其中XGBoost模型优势显著,尤其是在融合了4种典型植被指数并采用遗传算法优化后,其预测精度达到最高(R^(2)=0.94,RMSE=3.44),其中RVI贡献最大,占比35%。因此,基于4种典型植被指数并结合GA优化的XGBoost模型被认定为最适用于研究区域草地AGB遥感反演的模型。此研究结果可为监测草地生物量遥感反演方法的选择和精度的提高提供一定参考。
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关键词
荒漠草地
地上生物量
无人机
极限梯度提升
随机森林
轻量级梯度提升
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题名
基于无人机遥感的荒漠草地地上生物量反演研究
1
作者
李文雄
靳瑰丽
刘文昊
李嘉欣
王生菊
陈梦甜
李超
杜玟霖
萨木尕尔·达吾列提开勒得
叶里达那·赛力克艾力
机构
新疆农业大学草业学院/新疆草地资源与生态重点实验室/西部干旱荒漠区草地资源与生态教育部重点实验室
出处
《草地学报》
北大核心
2025年第4期1258-1266,共9页
基金
国家自然科学基金项目(31960360)资助。
文摘
荒漠草地地上生物量(Aboveground biomass,AGB)是评估植被状况与荒漠化进程的重要指标。为迅速、精确且高效地评估荒漠草地地上生物量,本研究以新疆伊犁绢蒿(Seriphidium transiliense)荒漠草地为研究区,在植被生长旺季采集草地AGB数据,同步获取无人机(Unmanned aerial vehicle,UAV)数据;选取10种植被指数为特征变量,利用3种机器学习算法构建AGB反演模型,并引入遗传算法(Genetic algorithm,GA)优化模型参数,进而筛选出最佳的AGB反演模型。结果表明:3种算法均表现出较高的预测性能,其中XGBoost模型优势显著,尤其是在融合了4种典型植被指数并采用遗传算法优化后,其预测精度达到最高(R^(2)=0.94,RMSE=3.44),其中RVI贡献最大,占比35%。因此,基于4种典型植被指数并结合GA优化的XGBoost模型被认定为最适用于研究区域草地AGB遥感反演的模型。此研究结果可为监测草地生物量遥感反演方法的选择和精度的提高提供一定参考。
关键词
荒漠草地
地上生物量
无人机
极限梯度提升
随机森林
轻量级梯度提升
Keywords
Desert grassland
Aboveground biomass
Unmanned aerial vehicle
eXtreme gradient boosting
Random forest
Light gradient boosting machine
分类号
TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
S812 [农业科学—草业科学]
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发文年
被引量
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1
基于无人机遥感的荒漠草地地上生物量反演研究
李文雄
靳瑰丽
刘文昊
李嘉欣
王生菊
陈梦甜
李超
杜玟霖
萨木尕尔·达吾列提开勒得
叶里达那·赛力克艾力
《草地学报》
北大核心
2025
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