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无人机遥感反演小麦地上生物量模型的特征选择
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作者 吴立峰 徐文浩 韩宜秀 《南昌工程学院学报》 CAS 2024年第4期56-62,共7页
无人机多光谱技术能快速、无损地测定小麦地上生物量(AGB)。然而,多光谱方法在计算植被特征时会产生大量具有高度相关的重复特征。因此,建立结构简单、精度高的模型对特征进行筛选具有重要意义。本文提出了一种可以同时实现特征筛选与... 无人机多光谱技术能快速、无损地测定小麦地上生物量(AGB)。然而,多光谱方法在计算植被特征时会产生大量具有高度相关的重复特征。因此,建立结构简单、精度高的模型对特征进行筛选具有重要意义。本文提出了一种可以同时实现特征筛选与参数优化的混合编码灰狼粒子群优化算法(CGWOPSO)。同时,为评估基于该算法驱动的极限梯度提升模型(CGWOPSO-XGB)的性能,将其及基于两种流行特征筛选方法(Pearson和SHAP方法)的模型(P-XGB和S-XGB)的反演AGB表现进行了对比。结果表明,S-XGB模型优于P-XGB模型,前者均方根误差(RMSE)比后者低3.0%~16.3%;而CGWOPSO-XGB模型精度高于S-XGB模型,前者RMSE比后者低16.0%。 展开更多
关键词 混合编码 灰狼粒子群优化算法 SHAP 特征筛选 植被指数
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