一种基于光谱-纹理-降维-机器学习算法估测水稻产量相关性状的方法

本发明涉及水稻产量相关性状估测技术领域，具体涉及一种基于光谱‑纹理‑降维‑机器学习算法估测水稻产量相关性状的方法。本发明借助无人机搭载高光谱成像仪获取各个时期水稻的冠层高光谱数据；同步采集水稻的各性状数据。将高光谱数据经平滑算法预处理，对预处理后的光谱数据进行降维，筛选出各性状对应的敏感波段。采用敏感波段光谱反射率作为输入值，实测各性状指标为输出值，构建各性状估测模型，获得光谱+降维+机器学习的最优组合。再提取敏感波段的纹理特征，以构建高精度估测模型。光谱+纹理+降维+机器学习的优化组合可显著提高水稻各性状估测模型精度，为水稻产量相关性状表型精准诊断提供科学依据和技术指导。