研究进展农信研究院无人机高光谱在大田烟叶氮素反演中的应用研究在国际农业界的应用

研究进展农信研究院无人机高光谱在大田烟叶氮素反演中的应用研究在国际农业界的应用

近日,农信(南京)智慧农业研究院(以下简称农信研究院)张明正博士在国际农业工程领域顶级期刊《Computers and Electronics in Agriculture》(JCR一区,中科院1区,IF=8.3)​​是一篇“基于集成学习方法的无人机载高光谱烟叶氮含量估算”的研究论文。 该研究解决了反演建模中单一模型“性能异质”的问题,为利用无人机高光谱遥感技术进行大田期烟叶氮含量反演分析奠定了技术基础。 这是国际农业工程顶级期刊首次报道我国智慧烟草农业技术研究成果。

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研究表明,单一模型反演不同地区、品种、生长环境的作物烟叶表型信息时的表现差异很大,称为“表现异质性”。

本研究选择最常用的PLSR模型作为基线模型,基于不同品种和地区的烟叶氮数据集验证PLSR的异质性问题。 同时,根据三种综合学习策略,选择RF、Adaboost和Stacking方法进行氮反演建模。 结果表明,基于集成学习方法的模型预测性能优于PLSR。

研究发现,在Stacking框架中加入MLR可以有效提高模型的整体预测稳定性。 本研究中叠加模型预测精度最好,相关系数R2=0.745,均方根误差为4.824 mg/g,相对误差为17.98%。

该研究证明了无人机高光谱技术结合集成学习方法进行烟叶田间氮素反演的可行性和可靠性,为大规模连片烟区的高效质量管理提供了新思路。 和方法。

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基于无人机高光谱的烟叶氮素反演建模技术路线

农信研究院长期开展智慧烟草农业科研和产业服务。 先后承担国家烟草总局和各省市烟草公司多项科技项目,完成智慧烟农业发展战略、云南烟叶数字化转型规划等行业领先的战略研究。 同时,生产动态管理系统、基层烟站业务数字化系统、烟叶烘焙大数据中心、一站式烟农服务平台、烟叶分级算法及智能设备、雪茄外观数字化、智能打包机、烟草烟叶成熟度算法和智能装备、烟叶存储与分配优化算法、传感器终端等一批智慧烟叶农业软硬件技术产品已在云南等烟区成功应用。

张明正博士为论文第一作者,农信研究院院长陈天恩、顾晓河研究员为论文通讯作者。 该研究得到了中国烟草总公司重点研发计划项目(110202102041)、云南省重大科技计划项目(202202AE090013)和云南省烟草公司科技计划项目(2020530000241027、2021530000241022)的资助。

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