《表6 各生育期以不同模型变量估测马铃薯地上生物量的验证分析》

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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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不同生育期通过3种方法得到的模型效果差异明显，现蕾期和成熟期建模集和验证集R2相较于其他生育期较低，RMSE和NRMSE较高，预测地上生物量效果较差，而加入Hdsm时，建模集和验证集R2提高，RMSE和NRMSE降低，模型精度得到改善。块茎形成期，以3种方法构建各模型的建模集和验证集R2高于现蕾期和成熟期，RMSE和NRMSE却低于这2生育期，预测地上生物量的效果变好，同样加入Hdsm为因子的模型精度较高，稳定性较强。块茎增长期，相比其他生育期，建模和验证R2最高，RMSE和NRMSE最低，构建的模型效果最好，预测AGB精度最高，同样加入Hdsm的模型效果优于单一VIs模型。淀粉积累期，各模型建模集和验证集R2较上一期变低，RMSE和NRMSE变高，预测地上生物量效果开始变差，仍然是加入Hdsm的模型效果较优。综合分析5个生育期通过3种方法以2种变量构建的各模型精度评价指标可知，每个生育期以同种方法同种变量构建的模型效果在块茎增长期最优，其次为块茎形成期和淀粉积累期，而现蕾期和成熟期表现结果最差。对比分析3种方法构建的模型可知，各生育期基于MLR以Hdsm+VIs构建的模型效果最优（R2为0.64、0.70、0.79、0.68、0.63），基于PLSR构建的模型次之（R2为0.62、0.68、0.75、0.67、0.60），基于RF构建的模型最差（R2为0.56、0.61、0.67、0.63、0.53），其中在块茎增长期，以Hdsm+VIs为变量构建的模型效果达到最佳，基于MLR、PLSR和RF的地上生物量模型建模集R2分别为0.79、0.75和0.67；RMSE分别为161.54、206.22、212.89 kg/hm2；NRMSE分别为11.43%、13.78%和15.35%，验证集R2分别为0.85、0.83和0.70；RMSE分别为132.23、144.87、189.73 kg/hm2；NRMSE分别为9.39%、10.35%和13.15%。