基于线性回归的玉米生物量预测模型及验证

S126; 玉米生物量是评估玉米长势的重要参数,为了实现玉米生物量的快速测量,该文拟以玉米株高H、茎粗长轴L、茎粗短轴S为输入,建立玉米生物量鲜质量FW和干质量DW的预测模型.采用多元回归和逐步回归方法对平展型和紧凑型玉米的小喇叭口期生物量数据进行线性回归分析.结果表明,玉米茎粗长轴和茎粗短轴与玉米鲜质量和干质量的相关性高于玉米株高,多元回归模型H+L+S、L×S和逐步回归模型具有较高的拟合精度,其对玉米鲜质量、干质量的决定系数高于0.874和0.877,均方根误差分别小于7.363和0.801 g,且单因素方差分析表明,3个模型之间没有明显差异,模型交叉验证结果表明,3个模型都具有较好的稳定...

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Published in农业工程学报 Vol. 34; no. 10; pp. 131 - 137
Main Authors 仇瑞承, 苗艳龙, 张漫, 李寒, 孙红
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室,北京,100083%中国农业大学农业部农业信息获取技术重点实验室,北京,100083 2018
Subjects
models
biomass
生物量
株高
stem diameter
模型
linear regression
茎粗
plant height
线性回归
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Summary:S126; 玉米生物量是评估玉米长势的重要参数,为了实现玉米生物量的快速测量,该文拟以玉米株高H、茎粗长轴L、茎粗短轴S为输入,建立玉米生物量鲜质量FW和干质量DW的预测模型.采用多元回归和逐步回归方法对平展型和紧凑型玉米的小喇叭口期生物量数据进行线性回归分析.结果表明,玉米茎粗长轴和茎粗短轴与玉米鲜质量和干质量的相关性高于玉米株高,多元回归模型H+L+S、L×S和逐步回归模型具有较高的拟合精度,其对玉米鲜质量、干质量的决定系数高于0.874和0.877,均方根误差分别小于7.363和0.801 g,且单因素方差分析表明,3个模型之间没有明显差异,模型交叉验证结果表明,3个模型都具有较好的稳定性和预测能力.应用上述3个模型对玉米大喇叭口期的生物量进行预测,预测结果表明,模型对平展型玉米的预测精度优于紧凑型玉米.对平展型玉米生物量的预测中,逐步回归模型预测效果最优,其对玉米鲜质量、干质量的决定系数分别为0.866、0.875,均方根误差分别为30.790和2.752 g,相对均方根误差分别为13.53%、11.41%.该研究表明,利用玉米株高、茎粗长轴、茎粗短轴可实现对玉米生物量的估测,且对平展型玉米具有较好的预测效果.
ISSN:1002-6819
DOI:10.11975/j.issn.1002-6819.2018.10.016