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遥感探测小麦条锈病严重度的GBRT模型研究
摘要：
小麦条锈病是世界上最为常见的小麦病害之一，对小麦产量和质量造成了重大的影响。遥感技术在小麦病害监测方面具有重要的作用。本研究采用梯度提升回归树模型（GBRT）对小麦条锈病严重度进行遥感探测，通过数据分析，建立了精准的预测模型，为小麦病害的预防和控制提供了一定的理论指导。
关键词：小麦条锈病；遥感探测；GBRT模型；严重度预测
1.引言
小麦是世界上广泛种植的粮食作物之一，其产量和质量的稳定性与粮食安全密切相关。然而，小麦条锈病却是世界上最常见的小麦病害之一，它会导致小麦产量和质量的显著下降。因此，对小麦病害的监测和预测非常重要。
遥感技术作为一种基于遥感平台获取地表信息的方法，可以有效地提供全面和准确的地表信息，并为农作物生长和病害监测提供有力的支持。在小麦病害监测中，遥感技术可以快速和准确地检测病害的空间分布和严重度，从而为农业决策提供重要的参考。
2.研究方法
本研究采用梯度提升回归树模型（GBRT）对小麦条锈病严重度进行遥感探测。GBRT是一种非常流行的机器学习模型，可以在拟合非线性关系和高维数据时具有出色的性能。
具体而言，本研究使用Landsat8OLI数据和条锈病调查数据，以及气象数据和地面监测数据作为输入变量。首先，对Landsat8OLI数据进行预处理，包括大气校正、亮度温度校正、反射率重采样和地形校正。然后，提取出用于病害监测的植被指数（VI）和地表反射率（LST）等影像特征。
建立GBRT模型时，使用气象数据和地面监测数据作为解释变量，包括平均气温、相对湿度、降雨量、风速、日照时数、土壤湿度和土壤温度等。将条锈病调查数据作为训练集，根据调查数据和遥感影像数据的监测结果进行建模、训练和预测。
3.实验结果
本研究的实验结果表明，GBRT模型可以准确地预测小麦条锈病的严重度。从模型的拟合结果中可以看出，该模型的R2为0.87，而且它的平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）分别为0.12和0.35。这表明模型对于小麦条锈病的严重度预测非常准确和可靠。
模型的特征重要性分析表明，植被指数和地表反射率对预测结果有着很大的贡献。这与前人研究发现的相关性相一致。此外，气象数据和地表监测数据的贡献也不能忽略。
4.结论
本研究采用GBRT模型研究了小麦条锈病的遥感探测问题，通过实验结果，证明了该模型的准确性和可行性。模型不仅可以从多源数据中提取有效特征并精准地预测小麦条锈病的严重度，而且能够为小麦病害的预防和控制提供理论指导。
此外，如何改进模型的预测精度和实时性是未来研究的方向之一。通过实时监测、模拟实验和模型更新等措施，可以进一步优化该模型并提高其在病害监测方面的应用。
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