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研究烟草病害预测方法,可提前预警病害的发生,为制定综合治理方案以及农药合理施用方案等提供有效指导。研究首先引入非线性关联测度方法(Maximal information coefficient, MIC),并以此筛选与烟草普通花叶病毒病相关的气象因子;进一步以支持向量机(Support Vector Machine,SVM)多轮末位汰选进行自变量精细筛选;然后以地统计学(Geostatistics,GS)确定公用变程;对每一个预测样本都从训练集中找出距离小于公用变程的k个近邻,以SVR训练建模完成个体化预测。结果表明:基于k近邻的预测模型独立测试结果明显优于基于全部训练样本参与的预测模型的独立测试精度,且基于私有最近邻样本的个性化预测模型结果最优。 相似文献
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为探讨如何利用遥感影像自动解译技术,实现冬小麦种植情况统计调查、提高提取精度,选择冬小麦关键生育期6个时相的高分二号遥感影像数据,分别从6个时相的近红外灰度(NIR)、红波段灰度(R)、绿波段灰度(G)、蓝波段灰度(B)、比值植被指数(RVI)、归一化植被指数(NDVI) 6个特征中优选出对冬小麦面积提取最敏感的1个特征作为输入变量,每个时相选择1个特征,6个时相共选出6个特征作为输入变量,利用随机森林算法构建模型,提取冬小麦空间分布特征。选择研究区不同长势、不同种植品种的地块样本构建训练集,利用多时相特征构建模型,并将模型推广应用于整个大厂回族自治县,得到大厂回族自治县冬小麦的空间分布情况。通过与统计结果对比分析,经过多时相特征优选构建的模型对冬小麦的识别精度接近90%。经过样本优化和后期处理仍可提升精度,此方法能在保证提取精度的前提下对冬小麦进行快速提取,提高相应的工作效率。 相似文献
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作物生长模型同化SAR数据模拟作物生物量时域变化特征(英文) 总被引:1,自引:0,他引:1
生物量是监测作物长势的一个重要指标,可以反映作物的生长状况,和作物产量有密切关系。遥感获取生物量的方法之一是通过基于矢量辐射传输方程的微波冠层散射模型反演,但多数模型反演方法并未考虑作物生物量在不同阶段的变化特征。运用数据同化方法,将 SAR 数据提取的生物量信息和作物生长模型结合,描述作物生物量与时间变化的关系,提高生物量估测精度。通过分析生物量和 SAR 数据提取的后向散射系数的时域变化关系建立反演模型估算生物量。在构建代价函数的基础上,采用共轭梯度法对生长模型参数进行优化,使模型估算的生物量和SAR 数据反演的生物量差值最小。结果表明,引入 SAR 数据修正后的作物生长模型模拟生物量和实测值的时间分布基本吻合,且比未引入 SAR数据的结果精度有明显提高。因此采用 SAR 数据提取的作物实时生长信息可以修正作物生长模型关键参数以提高模拟生物量的精度。 相似文献
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光谱信息与作物生长模型同化的效率提升是同化方法区域应用研究的一个重要方面。该文通过设置不同步长的光谱观测值同化时相,开展针对光谱信息与作物生长模型WOFOST(world food studies)同化的时间尺度优化研究,以提高同化效率。基于长春地区水稻生长周期,该文设置了4个等距时间尺度(步长分别为5,10,20和30 d)和一个关键时相时间尺度(同化时相对应水稻生长关键时期),在不同时间尺度下利用光谱信息计算的修正叶绿素吸收比值指数MCARI1(modified chlorophyll absorption ratio index)同化WOFOST模型,通过比较不同时间尺度下的同化精度和效率,优化同化时间尺度。结果表明:随着同化时间尺度增大,同化效率逐渐提高,而同化精度逐渐降低。在平衡精度和效率的前提下,选择步长介于10~20 d的时间尺度或关键时相尺度作为光谱信息与作物生长模型的同化时间尺度是合理的。该文提出的优化同化时间尺度方法为提高光谱信息与作物生长模型同化的区域应用效果提供了参考。 相似文献
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作物生长模型同化SAR数据模拟作物生物量时域变化特征 总被引:6,自引:2,他引:4
生物量是监测作物长势的一个重要指标,可以反映作物的生长状况,和作物产量有密切关系。遥感获取生物量的方法之一是通过基于矢量辐射传输方程的微波冠层散射模型反演,但多数模型反演方法并未考虑作物生物量在不同阶段的变化特征。运用数据同化方法,将SAR数据提取的生物量信息和作物生长模型结合,描述作物生物量与时间变化的关系,提高生物量估测精度。通过分析生物量和SAR数据提取的后向散射系数的时域变化关系建立反演模型估算生物量。在构建代价函数的基础上,采用共轭梯度法对生长模型参数进行优化,使模型估算的生物量和SAR数据反演的生物量差值最小。结果表明,引入SAR数据修正后的作物生长模型模拟生物量和实测值的时间分布基本吻合,且比未引入SAR数据的结果精度有明显提高。因此采用SAR数据提取的作物实时生长信息可以修正作物生长模型关键参数以提高模拟生物量的精度。 相似文献
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