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摘要:
近年来,农作物长势监测和产量预测研究大多是通过建立复杂的生长模型来实现的,而这往往不具有较强的推广性.本研究建立了一种基于植被指数和产量统计数据的玉米长势监测及产量预测方法.以玉米为研究对象,利用MODIS09A1数据建立其2000-2018年的增强型植被指数(EVI)时间序列,并将该序列作为径向基(RBF)神经网络的输入参数,下一阶段的EVI值或玉米产量作为网络的输出参数,完成玉米的长势监测及产量预测.该方法被成功应用到黑龙江省哈尔滨市宾县的玉米研究中,对玉米EVI值的预测精度达到了90.0%以上,产量预测相较于传统的线性回归模型也有明显提高,预测精度达到了98.6%.依赖植被指数和产量统计数据的长势监测及产量预测方法有较大的应用推广前景.
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内容分析
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文献信息
篇名 基于EVI-RBF的玉米长势监测及产量预测
来源期刊 江苏农业学报 学科 农学
关键词 MODIS09A1 EVI-RBF 玉米 长势 产量
年,卷(期) 2020,(3) 所属期刊栏目 耕作栽培·资源环境
研究方向 页码范围 577-583
页数 7页 分类号 S127|S513
字数 4768字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-4440.2020.03.007
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 周新志 四川大学电子信息学院 149 837 14.0 22.0
2 李博 四川大学水利信息化联合实验室 19 68 5.0 8.0
3 赵成萍 四川大学电子信息学院 27 118 6.0 10.0
4 唐俊 四川大学电子信息学院 23 77 6.0 8.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
MODIS09A1
EVI-RBF
玉米
长势
产量
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
江苏农业学报
双月刊
1000-4440
32-1213/S
大16开
南京市孝陵卫钟灵街50号省农科院内
28-113
1985
chi
出版文献量(篇)
3989
总下载数(次)
8
总被引数(次)
36498
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