【摘 要】
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准确的估算作物生物量,能够为国家和地方政府的粮食经济宏观调控决策提供科学依据.利用高光谱植被指数,系统的比较了人工神经网络方法和传统回归模型估算的小麦生物量.结果表明,基于BP神经网络的方法相对于对数回归模型,显著地提高了小麦的生物量诊断的准确性,均方根误差(RMSE)相对减小,决定系数(R2)和T值检验相对增大,特别是对于比值植被指数(RVI),T值提高的幅度比较大,达99.8％.说明人工神经网
【机 构】
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国家农业信息化工程技术研究中心,北京 100097 浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所,杭州 310029
【出 处】
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2008年全国小麦栽培科学学术研讨会
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准确的估算作物生物量,能够为国家和地方政府的粮食经济宏观调控决策提供科学依据.利用高光谱植被指数,系统的比较了人工神经网络方法和传统回归模型估算的小麦生物量.结果表明,基于BP神经网络的方法相对于对数回归模型,显著地提高了小麦的生物量诊断的准确性,均方根误差(RMSE)相对减小,决定系数(R2)和T值检验相对增大,特别是对于比值植被指数(RVI),T值提高的幅度比较大,达99.8％.说明人工神经网络对作物小麦的生物量高光谱遥感诊断是一种实时高效的方法.
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以皖麦19为对照品种,研究凤阳地区种植的十个小麦品种的籽粒灌浆动态过程和产量构成因素.结果表明:不同小麦品种籽粒灌浆特性差异性较大,灌浆速率是影响千粒重的主要因素,灌浆持续时间对千粒重的影响不是很大.由于灌浆特性的不同引起千粒重的差异,从而部分导致这十个小麦品种的最终产量存在差异.这十个小麦品种的最终产量表现为:皖麦51>皖麦19>泛麦5号>皖麦41>衡观35>中原98-68>郑麦9023>烟农1
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