运用PLS算法由HJ-1A/1B遥感影像估测区域小麦实际单产

作     者：谭昌伟 罗明 杨昕 马昌 周健 杜颖 王雅楠 Tan Changwei;Luo Ming;Yang Xin;Ma Chang;Zhou Jian;Du Ying;Wang Ya’nan

作者机构：扬州大学江苏省作物遗传生理国家重点实验室培育点/粮食作物现代产业技术协同创新中心扬州225009 

出 版 物：《农业工程学报》 (Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering)

年 卷 期：2015年第31卷第15期

页      面：161-166页

核心收录：

学科分类：083002[工学-环境工程] 0830[工学-环境科学与工程（可授工学、理学、农学学位）] 082804[工学-农业电气化与自动化] 08[工学] 0828[工学-农业工程] 09[农学] 0903[农学-农业资源与环境] 0804[工学-仪器科学与技术] 0816[工学-测绘科学与技术] 081602[工学-摄影测量与遥感] 081102[工学-检测技术与自动化装置] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(41271415) 江苏高校优势学科建设工程资助项目(PAPD) 

主　　题：遥感 算法 回归分析 产量估测 偏最小二乘法 HJ-1A/1B 小麦 

摘      要：为进一步提高遥感估产精度,显示国产影像在农业估产中的应用效果。该研究以2010-2013年HJ-1A/1B影像为遥感数据,分析了卫星遥感变量与小麦实际单产的定量关系,运用偏最小二乘回归算法构建及验证了以实际单产为目标的多变量遥感估产模型,并制作了小麦实际单产空间等级分布图。研究表明:实际单产与所选用的大多数遥感变量间关系密切,且多数遥感变量两两间具有严重的多重相关关系;实际单产偏最小二乘回归模型的最佳主成分为5,且植被衰减指数、绿色归一化植被指数、调整土壤亮度的植被指数、比值植被指数和归一化植被指数为实际单产遥感估测的敏感变量;建模集和验证集实际单产估测模型的决定系数分别为0.74和0.70,均方根误差分别为754.05和748.20 kg/hm2,相对误差分别为11.5%和8.88%,且估测精度比线性回归算法分别提高20%以上和40%以上,比主成分分析算法分别提高18%以上和30%以上,说明偏最小二乘回归算法模型估测区域实际单产的效果要明显好于线性回归和主成分分析算法,该模型应用结果与小麦实际单产区域分布情况相符合,为提高区域小麦实际单产的遥感估测精度提供了一种途径。