【摘 要】
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土壤数据提供了土壤中静态的理化属性信息，而作物光谱数据提供了作物动态生长信息，两者一静一动，取长补短，有机的结合提供了相对完整的农田作物生长环境信息，为实现精准的作物产量估计提供了可靠数据保障。本文以农田土壤信息和作物冠层高光谱信息为基础，综合分析它们与冬小麦产量的相互关系，并采用非线性建模方法开展土壤和作物生长信息融合的冬小麦产量估测研究，建立冬小麦产量的高可靠性预测模型，并进行模型精度比较分析
【机 构】
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中国农业机械化科学研究院，北京100083 中国农业大学，北京100083
【出 处】
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纪念中国农业工程学会成立三十周年暨中国农业工程学会2009年学术年会(CSAE2009)
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土壤数据提供了土壤中静态的理化属性信息，而作物光谱数据提供了作物动态生长信息，两者一静一动，取长补短，有机的结合提供了相对完整的农田作物生长环境信息，为实现精准的作物产量估计提供了可靠数据保障。本文以农田土壤信息和作物冠层高光谱信息为基础，综合分析它们与冬小麦产量的相互关系，并采用非线性建模方法开展土壤和作物生长信息融合的冬小麦产量估测研究，建立冬小麦产量的高可靠性预测模型，并进行模型精度比较分析。结果表明，基于信息融合的神经网络模型在全部回归模型中达到最优预测效果，体现出土壤空间分布信息与作物生长信息融合的冬小麦产量预测方法的优越性和重要性。
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