基于EVI-RBF的玉米长势监测及产量预测

发布时间：2023-03-28 20:00

　　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,产量预测相较于传统的线性回归模型也有明显提高,预测精度达到了98.6%。依赖植被指数和产量统计数据的长势监测及产量预测方法有较大的应用推广前景。

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【文章目录】：
1 材料与方法
    1.1 研究区域概况
    1.2 数据源
    1.3 技术路线
        1.3.1 数据预处理
        1.3.2 长势监测
        1.3.3 预测模型
2 结果与分析
    2.1 作物监测
        2.1.1 作物长势过程监测
        2.1.2 历史同期长势等级划分
    2.2 预测模型
        2.2.1 EVI-RBF模型
        2.2.2 产量-RBF模型
3 结 论



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