矿业安全与环保

作者：王培俊, 李志鑫, 胡振琪, 李长江, 史九

关键词：黑土区, 矿区土地复垦, 作物, 产量估测, 机器学习, 无人机

土地复垦工作减轻了煤炭开采对耕地粮食生产的影响，尽早预测复垦作物产量有助于田间精准管理和保障粮食安全。无人机平台和传感器技术的发展支撑了高空间分辨率和光谱分辨率数据的获取，使快速估产成为了可能。以黑土区露天煤矿排土场复垦后种植的大豆为例，评估了将植被指数(VI)、纹理指数(TI)、植被指数和纹理指数(VTI)分别作为特征变量，采用多元线性回归、随机森林回归、反向传播神经网络和支持向量回归4种方法，建立大豆产量的估测模型。结果表明：与单独将植被指数或纹理指数作为特征变量相比，将植被指数和纹理指数作为特征变量构建的模型精度均有一定程度提高；支持向量回归方法在产量估测建模中表现出最好的稳定性和精度，R2、RMSE和RPD分别为0.84、0.003 9、2.53。研究成果为黑土区露天煤矿排土场大豆产量估测提供了技术支持，并可为田间精准管理和复垦效果评价提供数据支撑。

来源：2025年第6期

《矿业安全与环保》期刊编辑部

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