《表6 全生育期不同灌溉水平下玉米LAI与植被指数的随机森林回归模型》

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《基于无人机多光谱遥感的夏玉米叶面积指数估算方法》

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为了研究不同灌溉条件下玉米LAI的最优估算方法，本研究建立了整个生育期不同灌溉条件下玉米冠层植被指数与LAI的多元线性回归（表5）和随机森林回归（表6）模型，对比各水分处理下的VI-LAI模型，并分析水分胁迫对模型的影响。本研究使用逐步回归方法筛选出LAI多元线性回归模型的最优输入植被指数。基于所有样本建立LAI随机森林回归估算模型得到的LAI预测值与LAI实测值相关性较好（R2=0.79，RMSE=0.07，图8），进一步说明了本研究提出的玉米LAI随机森林回归估算模型的适用性较好。随机森林回归算法建模时，算法会随机选择部分特征建立多个决策树，最终给出每个特征因子的相对重要度。因此，本研究使用全因子建立VI-LAI的随机森林回归模型，并得到了每个植被指数因子的相对重要度（图9）。