基于Stacking法的無人機(jī)光譜遙測冬小麥產(chǎn)量

李宗鵬，李連豪*，陳震，程千，徐洪剛，龐超凡

基于Stacking法的無人機(jī)光譜遙測冬小麥產(chǎn)量

李宗鵬1，李連豪1*，陳震2，程千2，徐洪剛2，龐超凡1

（1.河南農(nóng)業(yè)大學(xué)，鄭州 450000；2.中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院 農(nóng)田灌溉研究所，河南 新鄉(xiāng) 453002）

【】精確、高效地預(yù)測作物產(chǎn)量。以冬小麥為研究對(duì)象，利用無人機(jī)搭載多光譜相機(jī)，獲取抽穗期、開花期和灌漿期的多光譜圖像數(shù)據(jù)。根據(jù)多光譜波段選取對(duì)產(chǎn)量敏感的14種植被指數(shù)，并優(yōu)選出與產(chǎn)量極顯著相關(guān)的13種植被指數(shù)；基于優(yōu)選出的植被指數(shù)分別建立各生育期的MLR、PLSR、SVM和Cubist產(chǎn)量估算初級(jí)模型進(jìn)行對(duì)比分析，并利用Stacking方法集成初級(jí)學(xué)習(xí)器模型分別建立各個(gè)時(shí)期MLR和Cubist次級(jí)產(chǎn)量估測模型。隨著冬小麥生長階段的發(fā)展，各植被指數(shù)與產(chǎn)量的相關(guān)性逐漸增大，在灌漿期達(dá)到最大值0.67；對(duì)比4個(gè)初級(jí)學(xué)習(xí)器模型精度，Cubist模型在抽穗期、開花期和灌漿期的估產(chǎn)精度均為最高；利用Stacking方法構(gòu)建的次級(jí)學(xué)習(xí)器模型以Cubist模型的估產(chǎn)效果最佳，MLR和Cubist模型的估產(chǎn)精度在各個(gè)時(shí)期均得到了提升。基于Stacking方法融合估產(chǎn)模型能夠顯著提升冬小麥的產(chǎn)量估算精度，為今后的估產(chǎn)研究提供參考。

多光譜；植被指數(shù)；Stacking；模型

0 引言

【研究意義】冬小麥作為我國主要糧食作物之一，在糧食系統(tǒng)中占據(jù)主要地位，是國家安全穩(wěn)定和人民生活水平的保障，對(duì)收獲前冬小麥產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測能夠宏觀調(diào)控糧食生產(chǎn)，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展[1-2]。傳統(tǒng)測產(chǎn)方式費(fèi)時(shí)、費(fèi)力、損壞作物、難以擴(kuò)展到大尺度等。近年來，遙感技術(shù)憑借其及時(shí)、快速、準(zhǔn)確、宏觀的優(yōu)點(diǎn)迅速發(fā)展起來，在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中廣泛應(yīng)用。遙感技術(shù)根據(jù)平臺(tái)劃分為衛(wèi)星、航空和近地遙感。衛(wèi)星遙感易受天氣影響，時(shí)空分辨率低，存在混合像元，不利于農(nóng)業(yè)管理者進(jìn)行有效的作物監(jiān)測[3-4]。近地遙感因其高度問題無法獲得正射影像。航空遙感飛行器中無人機(jī)更具有操作性和靈活性，能夠克服環(huán)境和氣象等條件的影響，對(duì)數(shù)據(jù)采集不受時(shí)間和頻率的限制，具有快速、空間分辨率高、低成本等優(yōu)點(diǎn)。數(shù)碼相機(jī)、多光譜相機(jī)、熱紅外相機(jī)以及高光譜相機(jī)為常用的無人機(jī)搭載傳感器[3]。其中多光譜相機(jī)以成本低、性價(jià)比高、緊湊性高等優(yōu)點(diǎn)被廣泛應(yīng)用，能夠?qū)ψ魑锷L狀況進(jìn)行準(zhǔn)確監(jiān)測。

【研究進(jìn)展】利用無人機(jī)多光譜進(jìn)行產(chǎn)量估測主要基于植被指數(shù)以及建立植被指數(shù)回歸模型來實(shí)現(xiàn)。Mwinuka[6]等基于無人機(jī)多光譜發(fā)現(xiàn)茄子在正常條件下，完全營養(yǎng)階段下使用或能夠預(yù)測茄子的產(chǎn)量；朱婉雪等[7]利用多光譜數(shù)據(jù)的綠色、紅色、紅邊和近紅外圖像得到了9種植被指數(shù)，采用最小二乘法構(gòu)建了不同植被指數(shù)與實(shí)測產(chǎn)量的線性模型，結(jié)果顯示估產(chǎn)模型在抽穗灌漿期的2最高；韓文霆等[8]構(gòu)建了基于多種植被指數(shù)和多生育期對(duì)應(yīng)的夏玉米產(chǎn)量的線性模型，結(jié)果表明單生育期最佳植被指數(shù)為2（2=0.72），多生育期的最佳植被指數(shù)是（2=0.89）；陶惠林等[5]選取9種植被指數(shù)構(gòu)建單參數(shù)線性回歸模型并且基于植被指數(shù)構(gòu)建偏最小二乘回歸模型，結(jié)果顯示偏最小二乘回歸法提高了產(chǎn)量估算精度。以上研究中多基于植被指數(shù)對(duì)作物產(chǎn)量建立估測模型，而對(duì)估測模型進(jìn)行集成分析鮮有報(bào)道。【切入點(diǎn)】Fu等[9]結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）、支持向量機(jī)（SVM）、最小絕對(duì)收縮和選擇算子（LASSO）、隨機(jī)森林（RF）、高斯過程（GP）和PLSR優(yōu)化光合變量的高通量分析表明使用Stacking法比單獨(dú)的回歸技術(shù)更好。

【擬解決的關(guān)鍵問題】因此本研究基于無人機(jī)多光譜技術(shù)，分別獲取種植基地冬小麥抽穗期、開花期和灌漿期的遙感影像，建立各時(shí)期的產(chǎn)量估測模型，綜合以往所做研究的建模方法[10]，考慮建模的可行性和預(yù)測結(jié)果，以多元線性回歸（MLR）、支持向量機(jī)（SVM）、偏最小二乘回歸法（PLSR）和多元混合線性回歸（Cubist）作為初級(jí)學(xué)習(xí)器建立產(chǎn)量估算模型，并利用Stacking方法集合初級(jí)模型分別建立各個(gè)時(shí)期的MLR和Cubist次級(jí)產(chǎn)量估測模型。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況及試驗(yàn)設(shè)計(jì)

試驗(yàn)區(qū)域位于中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)田灌溉研究所新鄉(xiāng)實(shí)驗(yàn)基地（113.8°E，35.2°N），該區(qū)域地勢(shì)平坦，年平均氣溫14 ℃，屬于溫帶大陸性季風(fēng)氣候，四季分明，同時(shí)地跨海河、黃河二大流域，土地肥沃，光熱充沛，適宜種植冬小麥，于2019—2020年冬小麥生長季種植。設(shè)置3種灌溉處理分別為IT1、IT2和IT3，利用大型平移式噴灌機(jī)灌溉6次，全生育期3個(gè)處理分別灌溉240、190、145 mm。試驗(yàn)中每60個(gè)小區(qū)作為1個(gè)灌溉處理，選用小麥品種30種，每個(gè)小區(qū)隨機(jī)分配種植1個(gè)小麥品種，則每個(gè)灌溉處理對(duì)應(yīng)30個(gè)小麥品種，每個(gè)處理2次重復(fù)。試驗(yàn)小區(qū)長8 m，寬1.4 m，小區(qū)面積11.2 m2。出苗后對(duì)缺苗斷壟進(jìn)行移栽處理，保證小區(qū)產(chǎn)量的可靠性，試驗(yàn)區(qū)左右間距0.4 m，前后間距1 m。肥料管理按照當(dāng)?shù)刎S產(chǎn)田標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行，并防治病蟲害及雜草。

1.2 地面數(shù)據(jù)獲取和處理

地面實(shí)測數(shù)據(jù)于冬小麥成熟時(shí)期獲取。分別在每個(gè)小區(qū)對(duì)角線交點(diǎn)處取1 m2的區(qū)域進(jìn)行采樣，總共獲取180個(gè)小區(qū)樣本，將樣本封裝于實(shí)驗(yàn)室曬干至恒定質(zhì)量后稱取各小區(qū)的冬小麥產(chǎn)量。

1.3 無人機(jī)多光譜系統(tǒng)以及遙感數(shù)據(jù)圖像采集

本研究遙感影像的獲取采用大疆M210四旋翼無人機(jī)信息采集系統(tǒng)，在大疆M210四旋翼無人機(jī)系統(tǒng)上安裝了Rededge MX多光譜相機(jī)（五波段）實(shí)施冠層多光譜測量。多光譜相機(jī)包含紅、綠、藍(lán)、近紅、紅邊5個(gè)波段信息（見表1）。在無云、光照條件較好時(shí)（北京時(shí)間10:00—14:00）對(duì)所有小區(qū)進(jìn)行冠層光譜采集。采用二維航線規(guī)劃的飛行模式采集冠層光譜信息圖像，相機(jī)采用垂直地面等時(shí)間間隔的模式拍照。航線的規(guī)劃采用大疆自帶GPS地面站中的二維正射影像規(guī)劃航線，航線的旁向重疊率為80%，航向重疊率85%，飛行高度40 m。在冬小麥抽穗期（2019年4月23日），開花期（2019年4月30日），灌漿期（2019年5月10日）進(jìn)行了無人機(jī)飛行試驗(yàn)。

表1 Prime RedEdge-MX多光譜相機(jī)參數(shù)

1.4 研究方法

1.4.1 植被指數(shù)選取

植被指數(shù)是由不同波段的反射率以代數(shù)形式組合成的一種參數(shù)，可降低條件背景對(duì)光譜數(shù)據(jù)的干擾，比單波段具有更好的靈敏性。綜合以往所做產(chǎn)量預(yù)測研究所采用的植被指數(shù)，并且考慮到各植被指數(shù)之間的相關(guān)性問題，本試驗(yàn)選取12共14種植被指數(shù)來構(gòu)建產(chǎn)量估測模型，具體見表2。

表2 植被指數(shù)匯總

注和分別為RedEdge多光譜相機(jī)475、560、668、717和840 nm波長處的光譜反射率。

1.4.2 分析方法

本試驗(yàn)利用多元線性回歸（MLR）[17]、偏最小二乘回歸（PLSR）[21]、支持向量機(jī)（SVM）[21]和多元混合線性回歸（Cubist）[22]機(jī)器學(xué)習(xí)法構(gòu)建不同生育期的產(chǎn)量估算模型。多元線性回歸估產(chǎn)模型的構(gòu)建使用多個(gè)自變量組合來預(yù)測因變量并且自變量與因變量之間有較好的相關(guān)性。偏最小二乘回歸是一種可以考慮多個(gè)因變量對(duì)多個(gè)自變量的多元線性回歸的分析方法，能夠減少變量間多重共線性產(chǎn)生的影響并且解釋樣本觀測數(shù)目小，適用于本試驗(yàn)。支持向量機(jī)是以結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化為原則作為學(xué)習(xí)策略的統(tǒng)計(jì)學(xué)算法。多元混合線性回歸能在解決非線性問題能夠提高模型的預(yù)測精度，并且所建立的模型易于解釋，適用性廣泛。

Stacking方法是從初級(jí)訓(xùn)練集開始對(duì)初級(jí)學(xué)習(xí)器進(jìn)行訓(xùn)練，然后作為新的輸入應(yīng)用于次級(jí)學(xué)習(xí)器。在訓(xùn)練階段，次級(jí)學(xué)習(xí)器是由初級(jí)學(xué)習(xí)器產(chǎn)生的，如果將初級(jí)學(xué)習(xí)器的預(yù)測結(jié)果直接用于生成次級(jí)學(xué)習(xí)器的訓(xùn)練集，會(huì)有很大風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生過擬合現(xiàn)象，因此將基礎(chǔ)訓(xùn)練集分成份，采用交叉驗(yàn)證的方法對(duì)每個(gè)學(xué)習(xí)器進(jìn)行訓(xùn)練[23]。因此本文所構(gòu)建的模型均采用十折交叉驗(yàn)證的方法，先分別構(gòu)建MLR、PLSR、SVM和Cubist初級(jí)學(xué)習(xí)器模型，再將預(yù)測產(chǎn)量作為輸入變量，在次級(jí)學(xué)習(xí)器MLR和Cubist中進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證，最終得出產(chǎn)量估算數(shù)據(jù)。

1.4.3 模型精度驗(yàn)證

本研究采用R語言對(duì)冠層光譜信息進(jìn)行處理實(shí)現(xiàn)植被指數(shù)計(jì)算、相關(guān)性分析和產(chǎn)量估算模型的建立。每個(gè)模型使用交叉驗(yàn)證法驗(yàn)證其精度，取其交叉驗(yàn)證結(jié)果產(chǎn)生的決定系數(shù)（2）、均方根誤差（）和歸一化均方根誤差（）的均值作為估測模型和驗(yàn)證模型精度的評(píng)價(jià)指標(biāo)[24]。估測模型所對(duì)應(yīng)的2越大，和越小說明模型的預(yù)測精度越高[25]。

2 結(jié)果與分析

2.1 植被指數(shù)和產(chǎn)量相關(guān)性分析

本研究選用了14種植被指數(shù)與產(chǎn)量進(jìn)行相關(guān)性分析，得到不同生育期的相關(guān)性分析結(jié)果如表3所示。由表3可知，大部分植被指數(shù)從抽穗期到灌漿期與產(chǎn)量的相關(guān)性逐漸增強(qiáng)，并且大部分植被指數(shù)與產(chǎn)量極顯著相關(guān)（<0.01）。抽穗期的MTCI無顯著相關(guān)，其余植被指數(shù)均極顯著相關(guān)；開花期的所有植被指數(shù)均極顯著相關(guān)；灌漿期除MTCI無顯著相關(guān)性，其余各植被指數(shù)均為極顯著相關(guān)。

抽穗期的相關(guān)系數(shù)在0.09～0.60范圍內(nèi)，其中相關(guān)性絕對(duì)值最高的是，為0.60；開花期的相關(guān)性最高，其絕對(duì)值達(dá)到0.61，相關(guān)性最低的是，絕對(duì)值為0.28；灌漿期除外，相關(guān)性系數(shù)絕對(duì)值都在0.57以上，其中相關(guān)性最高的是、、和1，為0.67，說明隨著冬小麥的生長，相關(guān)性系數(shù)也在逐漸增大，在灌漿期達(dá)到最大值。由此可見，能夠用來估測冬小麥產(chǎn)量，本文所選用的冬小麥植被指數(shù)均與產(chǎn)量有較強(qiáng)的相關(guān)性，除外。

表3 不同生育期植被指數(shù)與產(chǎn)量相關(guān)性系數(shù)

注 *表示值在0.05水平下顯著；**表示值在0.01水平下顯著；***表示值在0.000 1水平下顯著。

2.2 基于各生育期植被指數(shù)的估產(chǎn)模型構(gòu)建

由表4可得各時(shí)期植被指數(shù)與產(chǎn)量的相關(guān)性分析中，1、2和共13種植被指數(shù)均呈現(xiàn)出極顯著相關(guān)，因此采用這13種極顯著相關(guān)的植被指數(shù)作為MLR、SVM、PLSR、Cubist的輸入變量，此外，為提高算法的精度和評(píng)估能力，采用交叉驗(yàn)證的方法，由于本試驗(yàn)采用了3個(gè)灌溉處理，為保證結(jié)果的客觀性，以10次十折交叉驗(yàn)證結(jié)果的均值作為評(píng)價(jià)指標(biāo)。各模型的預(yù)測精度如表4所示。由表4可知，MLR模型的2在0.37～0.46范圍內(nèi)，從抽穗期到灌漿期估產(chǎn)精度呈現(xiàn)出持續(xù)增加的趨勢(shì)，在灌漿期的估產(chǎn)精度最高（2=0.46，= 1.18 t/hm2，為18.09%），開花期（2=0.43，=1.22 t/hm2，為18.72%）與灌漿期估產(chǎn)精度相差較小，抽穗期的估產(chǎn)精度最差（2=0.37，=1.27 t/hm2，為19.38%）；灌漿期是SVM模型中估產(chǎn)效果最好的時(shí)期（2=0.51，= 1.13 t/hm2，為17.29%），抽穗期與開花期的估產(chǎn)效果差異較小，開花期略高于抽穗期的估產(chǎn)精度,開花期的2=0.38，抽穗期的2=0.37。PLSR模型的2都在0.40以上，在0.40～0.45范圍內(nèi)，估產(chǎn)精度比較穩(wěn)定，其中估產(chǎn)精度最高的是灌漿期（2=0.45，=1.20 t/hm2，為18.48%），開花期高于抽穗期低于灌漿期的估產(chǎn)精度（2=0.42，=1.22 t/hm2，為18.79%）；Cubist估產(chǎn)模型從抽穗期到灌漿期精度逐漸提高，在灌漿期達(dá)到最大值（2=0.57，=1.07 t/hm2，為16.36%），抽穗期的估產(chǎn)精度最低（2=0.41，=1.21 t/hm2，為18.59%）。綜合分析以上4個(gè)模型的精度，發(fā)現(xiàn)每個(gè)模型從抽穗期到灌漿期的精度都在逐步提升，這與植被指數(shù)與產(chǎn)量相關(guān)性變化規(guī)律一致。

對(duì)比4個(gè)估產(chǎn)模型在3個(gè)時(shí)期的2，Cubist模型的R在抽穗期、開花期和灌漿期均為最高，分別為0.41、0.45和0.57，表明Cubist模型在各時(shí)期能夠?qū)Ξa(chǎn)量做出較好的提前估測。

表4 基于植被指數(shù)的各估產(chǎn)模型精度

2.3 次級(jí)學(xué)習(xí)器模型的構(gòu)建

將不同生育期各初級(jí)學(xué)習(xí)器的產(chǎn)量估算值當(dāng)作輸入變量，分別以MLR和Cubist為次級(jí)學(xué)習(xí)器，建立產(chǎn)量估測模型，次級(jí)學(xué)習(xí)器模型的預(yù)測精度如表5所示。

在抽穗期和開花期Cubist模型的精度更高，在灌漿期模型精度一致，這與基于植被指數(shù)構(gòu)建的初級(jí)學(xué)習(xí)器模型結(jié)果相符，表明Cubist模型的估算效果更佳，更適合用來估算產(chǎn)量。

抽穗期MLR和Cubist的2由初級(jí)學(xué)習(xí)器中該時(shí)期的最高值0.41分別提高到0.53和0.54，則由該時(shí)期的最低值1.21 t/hm2均降低至1.12 t/hm2；開花期MLR和Cubist的2由該時(shí)期的最高值分別上升了0.10和0.13，則分別降低了0.12和0.13 t/hm2；灌漿期MLR和Cubist的2由該時(shí)期的最高值提升較小，提升了0.04，均為0.61，則由最低值1.07 t/hm2分別降低至1.05和1.04 t/hm2。綜上，從抽穗期到灌漿期各次級(jí)學(xué)習(xí)器模型的2呈逐漸增高的趨勢(shì)，和則持續(xù)減小，這與初級(jí)學(xué)習(xí)器估產(chǎn)模型精度變化規(guī)律一致，表明Stacking方法對(duì)估產(chǎn)模型進(jìn)行融合可以用來估測產(chǎn)量。

表5 次級(jí)學(xué)習(xí)器的估產(chǎn)精度

3 討論

隨著無人機(jī)遙感技術(shù)的快速發(fā)展，快速、精確估測作物產(chǎn)量成了精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中關(guān)鍵的一環(huán)。現(xiàn)階段大多使用衛(wèi)星遙感技術(shù)對(duì)產(chǎn)量進(jìn)行估測，但是其適用于大區(qū)域監(jiān)測，因此空間分辨率低，對(duì)小范圍的產(chǎn)量監(jiān)測效果不佳[26]。相對(duì)于Kamir[27]基于氣象記錄和衛(wèi)星圖像時(shí)間序列對(duì)小麥產(chǎn)量提供準(zhǔn)確估計(jì)，本研究運(yùn)用無人機(jī)遙感技術(shù)搭載多光譜相機(jī)獲取冬小麥不同生育期的圖像數(shù)據(jù)，具有快速、高效、精確的優(yōu)點(diǎn)，表明利用無人機(jī)采集作物多光譜影像，構(gòu)建基于植被指數(shù)的田間參數(shù)估測模型有其優(yōu)勢(shì)和潛力。

Cubist是一種模型樹方法，它綜合考慮了基于樹的終端節(jié)點(diǎn)的線性回歸預(yù)測和樹的前一個(gè)節(jié)點(diǎn)的線性回歸預(yù)測，并且還能夠生成和優(yōu)化回歸模型的獨(dú)立數(shù)據(jù)，具有較高的預(yù)測能力[28]。本研究選用3種灌溉處理下的不同生育期的作物多光譜影像數(shù)據(jù)進(jìn)行植被指數(shù)計(jì)算分析，構(gòu)建4種初級(jí)學(xué)習(xí)器模型對(duì)產(chǎn)量進(jìn)行估測研究，結(jié)果表明4種初級(jí)學(xué)習(xí)器模型從抽穗期到灌漿期的精度逐步升高，在灌漿期的精度最高，且4種學(xué)習(xí)器模型均具有較高的精度和魯棒性，其中Cubist模型精度最高，這與Dos等[29]、Sonobe等[30]利用Cubist算法分析中具有較高精度的結(jié)果相一致。

本研究選用了小麥3個(gè)時(shí)期的光譜圖像數(shù)據(jù)分別構(gòu)建4種產(chǎn)量估測模型，分析結(jié)果顯示各個(gè)模型的產(chǎn)量估測精度均在灌漿期最高，抽穗期最低，由抽穗期到灌漿期呈逐步增高的趨勢(shì)，充分說明了小麥越趨于成熟，產(chǎn)量估測模型的估產(chǎn)效果越佳。

Stacking方法以基礎(chǔ)學(xué)習(xí)器模型的預(yù)測產(chǎn)量為輸入變量構(gòu)建次級(jí)學(xué)習(xí)器模型估算產(chǎn)量有多方面的優(yōu)點(diǎn)[31-32]。本研究中在不同生育期采用Stacking模型融合法獲得的產(chǎn)量估算精度高于單一學(xué)習(xí)器模型，并且從抽穗期到灌漿期的估算模型精度差值逐漸變小，這表明各模型假設(shè)空間類似或者重疊，Stacking模型融合產(chǎn)量估算精度與單一模型表現(xiàn)最佳的基礎(chǔ)學(xué)習(xí)器模型精度漸進(jìn)，與Vander[33]結(jié)論相一致。

本研究由于使用的是多光譜相機(jī)，僅有5個(gè)波段，本文并未引入波段外對(duì)產(chǎn)量敏感的植被指數(shù)。此外，基于植被指數(shù)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型構(gòu)建直接體現(xiàn)在算法中，不能直接產(chǎn)生數(shù)學(xué)公式和運(yùn)算規(guī)則，造成模型解釋性偏弱。因此，今后的研究中要將多光譜相機(jī)與其他傳感器相結(jié)合構(gòu)建對(duì)產(chǎn)量更加敏感的植被指數(shù)，運(yùn)用到機(jī)器學(xué)習(xí)算法中，建立最優(yōu)估產(chǎn)效果模型。本試驗(yàn)所做的研究在于融合單生育期的初級(jí)學(xué)習(xí)器模型，下一步要考慮融合全生育期的模型進(jìn)行優(yōu)化試驗(yàn)，以期達(dá)到更好的估產(chǎn)效果。

4 結(jié)論

不同生育期的植被指數(shù)大部分與產(chǎn)量呈現(xiàn)出極顯著正相關(guān)，利用優(yōu)選出的13種植被指數(shù)分別構(gòu)建不同生育期的MLR、SVM、PLSR、Cubist模型，Cubist模型在抽穗期（2=0.41，=1.21 t/hm2，= 18.59%）、開花期（2=0.45，=1.19 t/hm2，=18.23%）和灌漿期（2=0.57，=1.07 t/hm2，=16.36%）3個(gè)時(shí)期對(duì)產(chǎn)量預(yù)測效果均為最佳。各生育期內(nèi)，利用Stacking模型融合法構(gòu)建的MLR和Cubist次級(jí)學(xué)習(xí)器模型精度均高于初級(jí)學(xué)習(xí)器模型精度，次級(jí)學(xué)習(xí)器MLR模型的2比初級(jí)學(xué)習(xí)器各生育期最大值分別提升了0.12、0.10、0.04，次級(jí)學(xué)習(xí)器Cubist模型的2則比基礎(chǔ)學(xué)習(xí)器各生育期最大值分別提升了0.13、0.13、0.04，相比之下次級(jí)學(xué)習(xí)器Cubist模型的估產(chǎn)效果更佳，并且Stacking方法融合模型可以提升估產(chǎn)精度。

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Estimating Winter Wheat Yield Using UAV Remote Sensing Imageries and Stacking Method

LI Zongpeng1, LI Lianhao1*, CHEN Zhen2, CHENG Qian2, XU Honggang2, PANG Chaofan1

（1.Henan Agricultural University, Zhengzhou 450000, China; 2.Institute of Farmland Irrigation, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Xinxiang 453002, China）

【】Predicting potential crop yield based on crop traits at different growth stages is required in crop breeding and food safety management, but is challenging because of the spatial heterogeneity of crop traits and yield. The traditional yield prediction method is point-based, which is tedious and laborious, and the rapid development in unmanned aerial vehicle (UAV) and remote sensing technologies has started to break this barrier. The aim of this paper is to investigate the applicability of UAV and remote sensing, as well as their accuracy in predicting potential crop yield.【】The experiment was conducted in a winter wheat field. Remote sensing imageries of the crop at heading, flowering and filling stages were taken using a multispectral camera mounted in a drone. Using the multispectral bands derived from the imageries, 14 cropping indexes postulated to affect wheat yield were calculated. Based on the optimized vegetation indexes, different primary models including MLR, PLSR, SVM and Cubist were established for each growth stage to predict the eventual yield. We compared and analyzed all models and reconstructed the MLR and Cubist models for each growth stage using the Stacking method.【】As the wheat grew, the correlation between the vegetation index and the wheat yield increased, peaking at the filling stage with a correlation coefficient of 0.67. Comparison of the four primary models revealed that the Cubist model using data at heading, flowering and filling stages was most accurate to predict the potential wheat yield. Reconstructing the primary models using the Stacking method improved the accuracy of all models, with the Cubist model being the most accurate.【】This study proves that fusing the primary models using the Stacking method can significantly improve their accuracy for predicting wheat yield. The methods and results in this paper have implications for predicting yield of other crops.

multispectral imageries; vegetation index; stacking; method

S252；S274

A

10.13522/j.cnki.ggps.2021073

1672 – 3317（2021）08 - 0050 - 07

李宗鵬, 李連豪, 陳震, 等. 基于Stacking法的無人機(jī)光譜遙測冬小麥產(chǎn)量[J]. 灌溉排水學(xué)報(bào), 2021, 40(8): 50-56.

LI Zongpeng, LI Lianhao, CHEN Zhen, et al. Estimating Winter Wheat Yield Using UAV Remote Sensing Imageries and Stacking Method[J]. Journal of Irrigation and Drainage, 2021, 40(8): 50-56.

2021-02-23

中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院科技創(chuàng)新項(xiàng)目517農(nóng)業(yè)科學(xué)研究院（CAAS-ZDXT-2019002）；重點(diǎn)資助技術(shù)新鄉(xiāng)市518項(xiàng)目（ZD2020009）；作物抗逆育種與減災(zāi)國家地方聯(lián)合工程實(shí)驗(yàn)室開放基金資助項(xiàng)目（NELCOF20190104）；河南省科技開放合作項(xiàng)目（172106000015）；河南農(nóng)業(yè)大學(xué)“百名教授、千名學(xué)生、服務(wù)萬村”基金項(xiàng)目（3080163）；河南省科技廳重點(diǎn)項(xiàng)目（212102110235）

李宗鵬（1996-），男。碩士研究生，主要從事節(jié)水灌溉技術(shù)與設(shè)備研究。E-mail: 1961925485@qq.com

李連豪（1980-），男。副教授，主要從事節(jié)水灌溉技術(shù)與設(shè)備研究。E-mail: lianhao8002@126.com

責(zé)任編輯：韓 洋