基于无人机影像与GA-BP神经网络的生物量估算

作者：杨福芹; 李天驰; 冯海宽; 解鹏; 陈超^*; 高磊磊

来源：湖南科技大学学报（自然科学版）, 2023, 38(03): 49-58.

DOI：10.13582/j.cnki.1672-9102.2023.03.007

• 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

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.

• 出版日期2023
• 单位土木工程学院; 国家农业信息化工程技术研究中心; 河南工程学院