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利用無人機圖像的機器學(xué)習(xí)預(yù)測番茄生物量和產(chǎn)量

更新時間:2024-08-20      點擊次數(shù):652

利用無人機圖像的機器學(xué)習(xí)預(yù)測番茄生物量和產(chǎn)量

   首先從植物高度 (PH) 和植被指數(shù) (VI) 圖中確定預(yù)測番茄產(chǎn)量的重要變量。這些地圖來自無人機 (UAV) 拍攝的圖像。其次,使用選定的變量集,

檢驗多機器學(xué)習(xí)算法對番茄鮮枝質(zhì)量(SM)、果實重量(FW)和果實數(shù)量(FN)的預(yù)測準(zhǔn)確性。

為了實現(xiàn)目標(biāo),無人機在 2024 年番茄生長季節(jié)的十天內(nèi)收集了超高分辨率 RGB 和多光譜圖像。

從這些圖像中,提取了756個總變量,包括每種植物的一階(如平均值、標(biāo)準(zhǔn)差、偏度、范圍和最大值)和二階(如灰度共生矩陣特征和PH和VIs的生長率)統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

使用幾種選擇算法(即Boruta、DALEX、遺傳算法、最小絕對收縮和選擇算子以及遞歸特征消除)來選擇對預(yù)測SM、FW和FN有用的變量集。

隨機森林,嶺回歸和支持向量機被用來預(yù)測產(chǎn)量使用前五個選定的變量集。

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在果實形成早期到中期,大約在收獲前一個月收集的PH和VIs的一階統(tǒng)計數(shù)據(jù)是預(yù)測SM的重要變量。

與SM的情況類似,收獲前大約一個月收集的變量對于預(yù)測FW和FN很重要。

此外,與 PH 相關(guān)的變量對于預(yù)測并不重要。 與僅用一階統(tǒng)計量得到的預(yù)測結(jié)果相比,用VIs的二階統(tǒng)計量得到的預(yù)測結(jié)果對FW和FN更為準(zhǔn)確。

由所有變量構(gòu)建的模型(rRMSE = 8.8-28.1%)對SM、FW和FN的預(yù)測精度優(yōu)于一階統(tǒng)計量模型(rRMSE = 10.0-50.1%)。

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除了基本統(tǒng)計數(shù)據(jù)(如平均值和標(biāo)準(zhǔn)差),作者還利用超高分辨率無人機圖像導(dǎo)出了植物水平的PH和VIs的二階統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

結(jié)果表明,該變量選擇方法減少了番茄產(chǎn)量預(yù)測所需的變量數(shù)量,提高了表型數(shù)據(jù)收集的效率,有助于育種計劃中高產(chǎn)品系的選擇。


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