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摘要:
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.
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文献信息
篇名 基于信息扩散和关键期遥感数据的冬小麦估产模型
来源期刊 农业工程学报 学科 农学
关键词 农作物 遥感 模型 信息扩散 冬小麦估产
年,卷(期) 2011,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 187-193,封4
页数 8页 分类号 TP79|S127|S512.1+1
字数 6279字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-6819.2011.02.031
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 潘耀忠 北京师范大学资源学院地表过程与资源生态国家重点实验室 91 3969 29.0 62.0
2 朱文泉 北京师范大学资源学院地表过程与资源生态国家重点实验室 51 1864 21.0 43.0
3 张锦水 北京师范大学资源学院地表过程与资源生态国家重点实验室 49 1151 16.0 33.0
4 朱再春 北京师范大学资源学院地表过程与资源生态国家重点实验室 3 47 3.0 3.0
5 陈联裙 北京师范大学资源学院地表过程与资源生态国家重点实验室 5 106 5.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
农作物
遥感
模型
信息扩散
冬小麦估产
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
农业工程学报
半月刊
1002-6819
11-2047/S
大16开
北京朝阳区麦子店街41号
18-57
1985
chi
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