Comparison of different machine learning algorithms for predicting maize grain yield using UAV-based hyperspectral images
Notice bibliographique
Résumé
Timely and accurately predicting maize grain yields will contribute to making adaptive measures to improve management practice and to adjust consumption patterns for ensuring food security. Unmanned aerial vehicles (UAV) are widely used to obtain high-temporal and high-spatial resolution remote sensing images of crops, enabling a possible sensor performance comparison. To date, few studies have compared the potential abilities of multispectral-based and hyperspectral-based images, only sensitive spectral wavelength and full hyperspectral spectra, and various machine learning approaches in estimating physiological characteristics such as chlorophyll meter values, leaf area index (LAI), and agricultural grain yields in high vegetation coverage. In this study, the multispectral and hyperspectral images with the ground measurement of crop traits were collected on 13 and 22 September 2021 in Nanpi experimental station, CangZhou, China. The potential ability of multispectral and hyperspectral images for estimating chlorophyll meter values, retrieving LAI, and predicting maize grain yields were explored and compared using the formed two-band (2D) vegetation indices (VIs) and 2D textural indices (TIs). The sensitive spectral wavelengths were confirmed using correlation analyses, then the sensitive spectral wavelength formed VIs and the full hyperspectral spectra were also compared for predicting maize grain yield using five commonly applied machine learning approaches and five deep learning approaches of convolutional neural network (CNN). The results indicated the narrow bands of hyperspectral remained high sensitive with chlorophyll meter values, leaf area index (LAI), and agricultural grain yields than multispectral images in high vegetation coverage. The adoption of full hyperspectral spectra significantly improved the accuracy of maize grain yield predictions compared with adopting VIs built only using sensitivity spectral wavelength. Based on selected VIs, random forest regression (RF) and LightGBM achieved the highest accuracy, R2 (RMSE) were 0.90 (0.55 t/ha), and 0.85 (0.59 t/ha), respectively. While based on full hyperspectral spectra, RF and CNN150 performed the best, with R2 (RMSE) being 0.92 (0.53 t/ha), and 0.91 (0.59 t/ha), respectively. This research concluded the integration of full hyperspectral spectra in combination with RF were highly recommended for predicting maize grain yields, especially for crops in high vegetation coverage.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».