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基于高光谱数据结合BorutaShap_CatBoost算法的柑橘叶面积指数反演
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作者 陈治宇 窦世卿 《天津农业科学》 2025年第7期56-65,共10页
为充分利用高光谱数据,提高柑橘LAI的反演精度,以柑橘为研究对象,利用高光谱数据构建特征集合后,使用BorutaShap对比Boruta进行特征筛选,并分别结合CatBoost以及多元线性回归、梯度提升树、BP神经网络,4种回归模型构建8种组合模型,经过... 为充分利用高光谱数据,提高柑橘LAI的反演精度,以柑橘为研究对象,利用高光谱数据构建特征集合后,使用BorutaShap对比Boruta进行特征筛选,并分别结合CatBoost以及多元线性回归、梯度提升树、BP神经网络,4种回归模型构建8种组合模型,经过贝叶斯调参后进行柑橘LAI反演,通过回归结果的精度评定筛选出反演柑橘LAI的最优模型。结果表明:BorutaShap比Boruta筛选出的波段数量更少,性能更优。在构建的8种组合模型中BorutaShap_CatBoost为反演柑橘LAI的最佳模型,拟合模型与验证模型的决定系数分别为0.8812和0.7762。综上,BorutaShap_CatBoost可对柑橘LAI进行准确预测,生成LAI反演图可为柑橘果树的长势的快速监测和管理提供数据支撑。 展开更多
关键词 无人机高光谱 borutashap CatBoost 叶面积指数
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