耦合机器学习和机载高光谱数据的土壤含水量估算

准确估算土壤含水量(SMC),对干旱区的精准农业、水资源管理具有重要意义。针对传统估算方法和野外测量耗时、费力的问题,通过无人机平台获取新疆阜康市冬小麦样地的高光谱影像数据,分别利用一阶导数、二阶导数、吸光度、吸光度一阶导数(FDA)、吸光度二阶导数对原始高光谱数据进行预处理;采用随机森林(RF)、梯度提升回归树(GBRT)和极端梯度提升(XGBoost)三种算法进行特征变量重要性遴选,基于地理加权回归(GWR)建立模型。结果表明:FDA的预处理效果最佳,以FDA-GBRT为基础的模型效果最优,建模集与验证集的决定系数(R2)分别为0.890、0.891,四分位数间隔为3.490;GBRT算法