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冬小麦是中国重要的粮食作物,开展县级冬小麦产量预测对粮食宏观调控和农业精准化发展具有重要指导意义。该研究从县级产量预测角度出发,结合卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)和反向传播神经网络(Back Propagation Neural Networks,BP)技术提出了冬小麦县级产量预测方法,使用CNN卷积神经网络对Sentinel-2遥感数据进行冬小麦种植区的分析和提取,将得到的种植区分布数据与MODIS EVI数据和耕地分布数据进行了融合,利用BP神经网络对融合后的数据进行产量特征提取和预测并选取均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)、平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)和样本决定系数(Coefficient of Determination,R2)作为精度指标对试验结果进行分析和评价。结果表明,基于CNN卷积神经网络和BP神经网络的冬小麦县级产量预测方法在山东省2014-2016年冬小麦县级产量验证集中R2达到0.87以上,MAE低于269.48 kg/hm2,RMSE低于346.56 kg/hm2,93%的县单产相对误差小于9%,试验结果平均值与中位数的偏差小于1.2%;在河南省2015-2019年冬小麦县级产量验证集中R2达到0.96以上,MAE低于304.84 kg/hm2,RMSE低于418.14 kg/hm2,91%的县单产相对误差小于9%,试验结果平均值与中位数的偏差小于1.6%,方法所构建模型具有良好的预测准确率、鲁棒性和泛化性,可以实现县级尺度下的冬小麦产量预测。 相似文献
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网络化农业气象信息服务技术研究 总被引:4,自引:3,他引:4
应用WebGIs技术,开展了网络化农业气象信息服务技术研究。利用SQL Server2000建立了WebGIS应用系统所需的全国农业气象网络共享数据库。利用ArclMS(Intemet Map Server)4.0平台构建农业气象信息服务WebGIS服务器,实现了客户端的农业气象空间和属性数据交互查询和专题图分析功能。探讨了针对Internet网上发布需要的产量动态预报解决方案。基于WebGIS的农业气象信息共享技术将使农业气象信息直接、迅速、便捷、有效地传输到农业生产第一线,具有广泛的应用前景。 相似文献
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农业气象大数据共享平台设计与实现 总被引:1,自引:0,他引:1
为了适应现代农业气象业务发展,增强海量数据快速处理、多源数据融合智能分析、数据挖掘等数据分析能力,实现农业气象数据和产品在全国范围内的共享,国家气象中心采用开源框架,分布式(Hadoop)大数据技术和Web架构,融合现代农业气象业务技术,构建B/S(Browser/Server即浏览器/服务器)模式的农业气象大数据共享平台,实现多源农业气象数据分布式存储与管理,同时提供网络端数据和业务产品可视化展示。共享平台于2021年业务运行,部署在国家级服务器上,为国家级和31个省级用户提供13大类200余种数据要素和产品的在线快速浏览和查询,实现国家−省级用户通过网络快速浏览、查询业务数据和产品,实现农业气象业务数据资源的共享和交汇,形成统一应用的农业气象大数据共享环境。 相似文献
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遥感信息应用于水分胁迫条件下的华北冬小麦生长模拟研究 总被引:7,自引:0,他引:7
由于初始土壤水分、灌溉量等变量的空间分布不易获得,区域尺度水分胁迫条件下作物生长模拟存在一定难度。本文在WOFOST模型本地化和区域化的基础上,采用调控型方法,重点探讨了利用MODIS数据反演的地表蒸散在大范围内估算土壤水分平衡过程中的参数或变量初始值,以实现水分胁迫条件下作物模型区域模拟的可行性。2002年模拟结果显示,引入遥感信息优化获得初始土壤有效含水量、返青期生物量及抽穗期灌溉量后,土壤水分的模拟效果得到改善;32个农业气象试验站点模拟产量的相对均方根误差(RRMSE)由0.63降至0.20;华北冬小麦模拟产量的空间分布与实际产量分布更加接近,产量低估的情况得到较好改善;河北、河南、山东3省平均产量的模拟误差分别为-4.9%、4.3%和8.6%。初步结果表明,结合卫星遥感信息通过优化方法在大范围内估算作物模型的相关参变量,以实现水分胁迫条件下作物模型的区域应用是行之有效的。 相似文献
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随着现代气象观测技术的迅速发展,气象资料的数量及类型急剧增加。目前基于传统的TCP/IP协议的FTP文件传输方式以及TXT格式的纯文本报文文件,已无法满足大数量、多种类的观测数据高时效传输和存储要求。为满足气象信息化标准体系建设的需求,着重研究了Java消息服务传输和新XML数据文件格式技术在AgMODOS中的开发应用,包括RabbitMQ消息队列技术中的消息中间件技术、消息传输架构设计、观测数据消息过滤与封装、数据缓存、数据补传等。业务试运行结果表明:XML格式文件内容正确,消息传输稳定,无丢失,99%的观测数据从台站到国家局在1s以内完成传输,并通过交换控制策略将数据及时转发给业务单位,大幅提升了农业气象观测数据传输的时效性和服务能力。 相似文献