■本報記者 李晨 通訊員 王一凡

陽春三月，春暖花開，正是小麥田間管理的關(guān)鍵期，各地紛紛進入農(nóng)忙季節(jié)，為奪取今年夏糧豐產(chǎn)辛苦耕耘。

作為我國最主要的糧食作物之一，小麥的穩(wěn)產(chǎn)對于保障我國糧食安全具有舉足輕重的作用。如何準(zhǔn)確估算小麥產(chǎn)量是科學(xué)家關(guān)心的一個熱門話題。

揚州大學(xué)小麥研究中心提出了一種利用隨機森林回歸算法進行大田尺度下小麥生物量估測的遙感新方法，實現(xiàn)了對大田里的小麥生物量的快速、無損估測，為小麥田間長勢的實時精準(zhǔn)估測提供了數(shù)據(jù)支撐。這一成果被《作物學(xué)報》正式發(fā)表。

“實現(xiàn)大田小麥生物量檢測的精準(zhǔn)化、信息化、自動化，對于提高小麥的商業(yè)價值和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展具有重要意義?！闭撐牡谝蛔髡咄觖悙鄹嬖V《中國科學(xué)報》，小麥生物量是指小麥生長到某一時刻單位面積內(nèi)的干物質(zhì)總量，是反映大田小麥長勢的重要指標(biāo)之一，同時也是形成產(chǎn)量的物質(zhì)基礎(chǔ)。

王麗愛介紹，團隊前期研究發(fā)現(xiàn)，不少學(xué)者都在嘗試通過田間傳感器、光學(xué)成像等技術(shù)手段獲取作物的形態(tài)、高度、氮素等情況來估測生物量。如何在這些研究的基礎(chǔ)上研究開發(fā)出一種更適合于大田作物管理的生物量遙感估測技術(shù)，是很多學(xué)者長期致力解決的難題之一。

因此，借模型精準(zhǔn)模擬之力，集遙感系統(tǒng)估測之勢共同發(fā)力，成為了很多學(xué)者的解決之道。團隊研究發(fā)現(xiàn)，利用遙感估測小麥生物量需要構(gòu)建精度較高的遙感模型，科學(xué)合理的植被指數(shù)是基礎(chǔ)。而要獲得真正適用于大田生產(chǎn)實踐的植被指數(shù)，就必須選擇最真實、科學(xué)的測試數(shù)據(jù)。

為此，他們研究利用中國自主研制的環(huán)境和災(zāi)害監(jiān)測預(yù)報小衛(wèi)星系統(tǒng)（HJ-CCD）數(shù)據(jù)，收集獲取了跨度4年的小麥拔節(jié)、孕穗和開花3個生育期的15個衛(wèi)星植被指數(shù)。同時，獲得各生育期地面實測的小麥地上干生物量。將它們隨機分類形成了構(gòu)建模型所需的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和驗證模型精度所需的測試數(shù)據(jù)集，以此提高了模型構(gòu)建的精度和廣適度。

王麗愛解釋道，以往大多以單個或少部分植被指數(shù)進行研究，而他們的研究通過對幾十個植被指數(shù)進行篩選，最后篩選出了15個與小麥生物量相關(guān)性較強的植被指數(shù)作為研究基礎(chǔ)，這對于構(gòu)建精度更高的遙感模型具有重要作用。

把數(shù)據(jù)變?yōu)榭捎眯畔?，就如同將食材烹飪?yōu)槊牢都央?，需要算法對其進行加工和提煉。因此，如何選擇一個合適、高效的算法構(gòu)建出高精度、廣適用的遙感模型是本研究的關(guān)鍵所在。

通過前期大量的文獻查閱和比較試驗嘗試，他們發(fā)現(xiàn)，一種新興的計算機算法——隨機森林（RF）機器學(xué)習(xí)算法在其他領(lǐng)域的模型構(gòu)建中被認為是精度最高的預(yù)測算法之一。不過尚未有學(xué)者在小麥生物量等相關(guān)作物生長信息估測方面嘗試這種算法。

王麗愛介紹，為了驗證該算法在小麥生物量的遙感估測中是否同樣適用，團隊基于HJ-CCD光譜數(shù)據(jù)與隨機森林回歸相結(jié)合的方法構(gòu)建小麥生物量估算模型，并使用獨立于建模數(shù)據(jù)集的測試數(shù)據(jù)集驗證了模型的估計精度。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，利用該算法構(gòu)建的遙感模型能精確估測出大田尺度下小麥生物量的相關(guān)信息。

為了進一步確認其與其他算法相比是否具有顯著優(yōu)勢，他們將其分別與兩種 “主流”的計算機算法進行了比較，并分別構(gòu)建了各生育期小麥生物量估測模型進行比較。

通過三種算法的性能比較發(fā)現(xiàn)，利用隨機森林回歸算法估測的各生育期生物量結(jié)果的精度均高于另外兩個模型，進一步證實了隨機森林算法在小麥生物量估測中的適用性，相關(guān)結(jié)果也為我國南方地區(qū)小麥生物量的大規(guī)模估算提供了一種有用的探索性和預(yù)測性工具。

王麗愛表示，此次研究是利用隨機森林算法進行小麥生物量估測的“首秀”，未來將繼續(xù)通過優(yōu)化建模算法來提升模型估測的精度，以期為其他作物無損監(jiān)測及建立高精度模型提供新思路。

相關(guān)論文信息：http://dx.doi.org/10.1016/j.cj.2016.01.008