农业工程学报
農業工程學報
농업공정학보
2011年
2期
187-193,封4
,共8页
朱再春%陈联裙%张锦水%潘耀忠%朱文泉
硃再春%陳聯裙%張錦水%潘耀忠%硃文泉
주재춘%진련군%장금수%반요충%주문천
农作物%遥感%模型%信息扩散%冬小麦估产
農作物%遙感%模型%信息擴散%鼕小麥估產
농작물%요감%모형%신식확산%동소맥고산
农作物估产对于国家制定粮食进出口政策和保障粮食安全具有重要意义.为构建高精度的作物估产模型,探讨了一种将信息扩散原理和关键期遥感数据相结合的农作物遥感估产方法.首先利用信息扩散原理将关键期遥感数据生成的NDVI和实割实测产量数据扩散到多维监控空间,采用模糊合成的方法建立关键期遥感数据和实割实测产量之间的离散关系模型.然后针对模型的稳定性和精度进行交叉验证,并与多元线性回归模型和BP神经网络模型进行对比.结果表明,利用信息扩散方法构建的遥感估产模型稳定性和精度都明显提高,与多元回归方法和BP神经网络方法相比,决定系数分别提高0.180、0.491,均方根误差分别降低173.10、487.79 kg/hm2.该方法能较好地模拟冬小麦遥感估产中归一化植被指数和产量之间的非线性关系,且泛化推广能力优异,为应用关键期遥感数据进行冬小麦估产提供了一种有效方法.
農作物估產對于國傢製定糧食進齣口政策和保障糧食安全具有重要意義.為構建高精度的作物估產模型,探討瞭一種將信息擴散原理和關鍵期遙感數據相結閤的農作物遙感估產方法.首先利用信息擴散原理將關鍵期遙感數據生成的NDVI和實割實測產量數據擴散到多維鑑控空間,採用模糊閤成的方法建立關鍵期遙感數據和實割實測產量之間的離散關繫模型.然後針對模型的穩定性和精度進行交扠驗證,併與多元線性迴歸模型和BP神經網絡模型進行對比.結果錶明,利用信息擴散方法構建的遙感估產模型穩定性和精度都明顯提高,與多元迴歸方法和BP神經網絡方法相比,決定繫數分彆提高0.180、0.491,均方根誤差分彆降低173.10、487.79 kg/hm2.該方法能較好地模擬鼕小麥遙感估產中歸一化植被指數和產量之間的非線性關繫,且汎化推廣能力優異,為應用關鍵期遙感數據進行鼕小麥估產提供瞭一種有效方法.
농작물고산대우국가제정양식진출구정책화보장양식안전구유중요의의.위구건고정도적작물고산모형,탐토료일충장신식확산원리화관건기요감수거상결합적농작물요감고산방법.수선이용신식확산원리장관건기요감수거생성적NDVI화실할실측산량수거확산도다유감공공간,채용모호합성적방법건립관건기요감수거화실할실측산량지간적리산관계모형.연후침대모형적은정성화정도진행교차험증,병여다원선성회귀모형화BP신경망락모형진행대비.결과표명,이용신식확산방법구건적요감고산모형은정성화정도도명현제고,여다원회귀방법화BP신경망락방법상비,결정계수분별제고0.180、0.491,균방근오차분별강저173.10、487.79 kg/hm2.해방법능교호지모의동소맥요감고산중귀일화식피지수화산량지간적비선성관계,차범화추엄능력우이,위응용관건기요감수거진행동소맥고산제공료일충유효방법.
