【摘 要】
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准确估算柑橘叶片氮含量对于科学合理的施肥具有重要的指导作用,该研究利用Landsat8OLI卫星遥感影像和地面采样实测数据,以K-近邻(K-Nearest Neighbors,KNN),随机森林(Random Forest,RF)和自适应增强(Adaptive boosting,Adaboost)模型为基础,构建Stacking集成学习框架,实现对柑橘叶片氮含量(Leaf Nitrogen Con
【机 构】
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河海大学水文水资源学院,河海大学地球科学与工程学院,新平褚氏农业有限公司
【基金项目】
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“十三五”国家重点研发计划项目(2016YFA0601504),国家自然科学基金(41977394),云南省重大科技专项计划项目资助(202002AE090010)。
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准确估算柑橘叶片氮含量对于科学合理的施肥具有重要的指导作用,该研究利用Landsat8OLI卫星遥感影像和地面采样实测数据,以K-近邻(K-Nearest Neighbors,KNN),随机森林(Random Forest,RF)和自适应增强(Adaptive boosting,Adaboost)模型为基础,构建Stacking集成学习框架,实现对柑橘叶片氮含量(Leaf Nitrogen Content,LNC)的估算。首先分析不同氮含量下的光谱反射特征,构建植被指数(Vegetation Ind
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