基于无人机多光谱数据的柑橘叶面积指数反演

来源：湖北农业科学杂志2025年第8期北京时间：

作者：陈治宇1, 窦世卿2

单位：1.贵阳职业技术学院城乡规划建设分院,贵阳 550081;2.桂林理工大学测绘地理信息学院,广西 桂林 541006

摘要：以柑橘(Citrus reticulata)为研究对象,采集无人机多光谱与柑橘叶面积指数(LAI)数据,对多光谱数据进行波段选择和组合后,采用Boruta算法、RFECV方法及未筛选3种特征处理方式,分别结合向量回归(SVR)、随机森林回归(RFR)、BP神经网络(BPNNR) 3种机器学习回归模型构建9种LAI估测组合模型。使用GridSearchCV方法优化模型参数后,对比各模型的精度和稳定性,选出最优LAI预测模型,并生成柑橘LAI空间分布影像。结果表明,Boruta算法可以有效筛选特征变量、降低模型的过拟合程度;在9种组合模型中,Boruta_BPNNR模型在柑橘LAI估测中表现最优,其数据离散度小,回归曲线与对角线的拟合度高。LAI反演结果表明,研究区LAI空间分布呈明显的南北梯度差异,北部地区的LAI普遍高于南部地区,这与实地调查中北部地区柑橘生长繁茂、南部地区长势相对稀疏的空间格局基本一致。

关键词：柑橘(Citrusreticulata),无人机多光谱,叶面积指数(LAI),Boruta_BPNNR模型,反演