【摘 要】
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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
【机 构】
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四川大学电子信息学院,四川大学水利信息化联合实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(U1933123)
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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
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