《表2 不同品种的马铃薯AGB估算精度对比》

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《基于无人机高光谱分数阶微分的马铃薯地上生物量估算》

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为了弄清不同因素对模型的作用，以不同品种、密度和施肥状况下的马铃薯AGB为因变量，采用上述3种方法构建AGB估算模型，并计算各个模型的精度评价指标，其结果见表2～4。综合表2～4可知，利用MLR、RF和ANN方法估算3种状况下的马铃薯AGB，也是从现蕾期到块茎增长期这3个生长期估算效果逐渐变优，验证R2也是不断增大，RMSE和NRMSE逐渐降低，从淀粉积累期到成熟期建模和验证R2逐渐降低，RMSE和NRMSE逐渐增加，每种方法均在块茎形成期估算效果最佳。每个生育期不同状况的AGB估算，也是通过MLR构建的模型效果最好，其次为RF模型，而ANN模型效果最差。每种状况下AGB估算，采用3种方法得到的模型均是验证效果要优于相应的建模效果，其中以不同品种的AGB模型，每种方法以中薯5（P1）构建模型的建模和验证精度要优于相应的以中薯3（P2）所构建的模型精度。综上可知，整体上得到的模型效果与不同状况下的模型效果基本一致，说明品种、密度和施肥对AGB估算具有等效的影响力。