《表4 株高和最优光谱指数估测马铃薯地上生物量的回归分析》

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《基于无人机高光谱影像的马铃薯株高和地上生物量估算》

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每个生育期将株高、最优光谱指数作为自变量利用ER构建马铃薯地上生物量估算模型，并计算每个生育期各模型的评价指标，其结果见表4。由表4可知，每个生育期以最优光谱指数、H、Hdsm为变量的模型效果存在差异，建模和验证效果优劣依次为最优光谱指数、Hdsm和H，其中每个生育期同种变量验证集R2比建模集R2大，而RMSE和NRMSE小，则验证模型精度较高，稳定性较强。就不同生育期而言，现蕾期和成熟期各模型的建模和验证R2较低，RMSE和NRMSE较高，以不同变量构建的地上生物量估算模型较差，而通过最优光谱指数估算地上生物量的精度高于H和Hdsm，模型效果较佳。块茎形成期，以3种变量构建的不同模型建模集和验证集R2高于现蕾期和成熟期，RMSE和NRMSE低于这2个生育期，综合分析，地上生物量预测效果优于现蕾期和成熟期，同样是以最优光谱指数得到的模型效果最优。块茎增长期，建模集和验证集各模型R2较高，RMSE和NRMSE较低，相比其他生育期，此生育期构建的模型效果最好，预测地上生物量的精度最高，其中依然是以最优光谱指数CIrededge为变量估算地上生物量的效果最好，建模集和验证集的R2分别为0.45和0.48；RMSE分别为229.01 kg/hm2和218.76 kg/hm2；NRMSE分别为19.19%和17.89%。淀粉积累期，各模型精度相较于块茎增长期有所降低，得到的模型效果开始变差，但最优光谱指数构建的模型精度依然最高，模型稳定性最强。通过对比分析5个生育期建模集和验证集的结果，各生育期以同种变量估算地上生物量，块茎增长期表现结果最优，其次是块茎形成期和淀粉积累期，最后是现蕾期和成熟期。