【摘 要】
：
为高效准确地预测小麦产量,以浙江省冬小麦为研究对象,利用四旋翼无人机精灵4多光谱相机获取冬小麦5个关键生育时期(拔节期、孕穗期、抽穗期、灌浆期、成熟期)的冠层多光谱数据,选取多光谱相机的五个特征波段计算各生育时期的72个植被指数,分别通过逐步多元线性回归(SMLR)、偏最小二乘回归(PLSR)、BP神经网络(BPNN)、支持向量机(SVM)、随机森林(RF)构建不同生育时期的产量估算模型,最后采用
论文部分内容阅读
为高效准确地预测小麦产量,以浙江省冬小麦为研究对象,利用四旋翼无人机精灵4多光谱相机获取冬小麦5个关键生育时期(拔节期、孕穗期、抽穗期、灌浆期、成熟期)的冠层多光谱数据,选取多光谱相机的五个特征波段计算各生育时期的72个植被指数,分别通过逐步多元线性回归(SMLR)、偏最小二乘回归(PLSR)、BP神经网络(BPNN)、支持向量机(SVM)、随机森林(RF)构建不同生育时期的产量估算模型,最后采用决定系数(R~2)、均方根误差(RMSE)和相对误差(RE)对估算模型进行评价,筛选出最优估算模型。结果
其他文献
针对大多数网络存在精度低,特征冗余,计算量大,训练时间长等问题,提出密集连接特征金字塔网络(DCFPN),将特征提取网络得到的特征图通过一组并行深度可分离空洞卷积进一步计算其全局语义信息,并搭建解码上采样网络,加入连接组合特征层的结构,对遥感影像进行语义分割实现崩滑体提取,较好地解决了参数量过多,计算时间较长和精度较低等问题。通过特征金字塔网络(FPN)和DCFPN在崩滑体数据集上的大量对比实验表
为了解油杉河牧场建立对植被动态的影响,给研究区畜牧业的可持续发展和草地资源的开发利用提供科学依据,以贵州省油杉河牧场为研究区域,将野外实地测量21个样方的覆盖度与每个采样点的7种植被指数(NDVI,DVI,RVI,EVI,SAVI,GVI,OSAVI)建立相对应回归模型,比较每种植被指数与覆盖度之间的相关性,然后选择最佳覆盖度估算模型估算研究区近30年覆盖度,定量分析年际覆盖度变化的特征,探讨了研
传统的YOIOv3模型通常利用ImageNet、COCO等与测试集目标场景特征差异较大的数据集进行训练,存在对高分辨率遥感影像中复杂场景目标检测精度不高的问题。为解决这一问题,提出了一种对YOLOv3网络训练过程进行优化的方法。该方法基于迁移学习的思想,在YOLOv3网络训练中,通过生成与目标域更相似的增广数据集对模型进行预训练,实现了训练过程的优化,提高了目标初始预测的精度;利用目标域训练数据对
"海域态势感知"(MDA)在美国被定义为"来自每个机构和每个国家的数据的全面融合,以提高对海事领域的了解",被国际海事组织定义为"对可能影响安全、经济或环境的与海事领域相关的任何事物的有效理解"。在一个小型船只可以变成对抗海军驱逐舰的武器、海盗可以劫持船只索要赎金的世界里,"海域态势感知"越来越重要。
分市县粮食统计调查数据归口管理工作实施以来,国家统计局中山调查队结合本地实际情况,未雨绸缪,多措并举,从多个方面不断探索,取得了一定实效。2021年,在春播面积全面统计数据上报期间,为进一步夯实源头数据质量,中山调查队继续探索使用无人机遥感测量技术对镇街上报的大面积粮食作物种植情况开展抽查,效果显著。现根据本地农业生产的特点,以及在实操过程中的方法步骤、遇到的问题等,
目前,全省第二批政法队伍教育整顿学习教育阶段正如火如荼开展,省委政法委作为全省政法系统教育整顿的重要组成和关键层级,充分发挥政治机关、领导机关、表率机关作用,迅速启动,精心组织,扎实推进学习教育环节各项工作,强化理论武装,筑牢忠诚根基。
根据第二批政法队伍教育整顿工作要求,不久前,省级政法机关廉政教育报告会在太原举行。省委常委、省纪委书记、省监委主任、省政法队伍教育整顿领导小组副组长王拥军作廉政教育报告,省委常委、政法委书记、省政法队伍教育整顿领导小组常务副组长商黎光主持会议,副省长、省公安厅厅长孙洪山,省法院党组书记冯军,省检察院检察长杨景海出席,中央第三督导组到会指导。
从2019年9月至2020年2月,澳大利亚的森林火灾持续数月,这是该国有记录以来最大的森林火灾。借助遥感卫星技术对已发生的森林火灾进行及时、有效地监测,有助于森林生态系统保护。本文以澳大利亚为研究区,基于MODIS数据,利用CART火点识别算法对研究区森林火灾进行识别,研究澳大利亚森林火灾时空分布规律。研究结果表明,2019年11月发生火灾次数最多,发生火灾火点个数达到了1410次,约占澳大利亚新
针对传统农业估产方法效率低、成本高的现状,选择全国冬小麦种植大省——河南省作为研究区,提出一种顾及多参数的冬小麦遥感估产方法。该方法以增强型植被指数(EVI)、作物水分胁迫指数(CWSI)、地表温度及趋势产量作为模型驱动因子,采用最小二乘法构建研究区及各省辖市域冬小麦估产模型,并在监测和预报模式下进行精度验证。采用多个年份MODIS数据与同时期统计数据进行试验。结论如下:在监测模式下,研究区的估产
【目的】明确华南地区籼稻主栽品种冠层光谱特征与氮素营养关系,为专家决策系统和精准施肥提供理论基础。【方法】以美香占2号(MXZ2H)和吉丰优1002(JFY1002)为试材,设置施氮0 kg/hm~2(N0)、150 kg/hm~2(N150)、210 kg/hm~2(N210)等3个处理,采用习惯施肥法,在JFY1002中增设施氮180 kg/hm~2(N180+)的水稻"三控"施肥法,研究不同