基于随机森林算法的河南省冬小麦产量预测最佳时间窗和影响因子研究

发布时间：2023-05-07 23:37

　　近年来,机器学习算法逐渐被运用到作物估产中,但现有研究仅对比不同方法的估产精度,很少分析估产的最佳时间。本研究基于随机森林算法,对2001-2013年河南省八个时间段的冬小麦遥感、土壤、气候数据进行训练并预测2014、2015年产量,对比实际产量确定最适合河南省小麦产量的训练时间段,探讨影响因子对产量预测的影响程度。结果表明:(1)随机森林算法适用于河南省冬小麦产量预测,能取得较好效果;(2)12-3月为河南省随机森林算法预测产量的最佳时间段,两年的R²均达到0.8,且该算法在河南省更适用于短时间序列预测;(3)在影响因子中,月降水对模型精度的影响最大,月最高温度影响最小。

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【文章目录】：
1 数据与方法
    1.1 研究区概况
    1.2 数据来源
        1.2.1 遥感数据
        1.2.2 气候数据
        1.2.3 土壤数据
        1.2.4 冬小麦产量数据
    1.3 研究方法
        1.3.1 随机森林算法预测作物产量
        1.3.2 精度评估指标
        1.3.3 重要性评价
2 结果与分析
    2.1 不同时间段预测精度比较
    2.2 产量预测空间分布特征
    2.3 影响因子重要性评价
3 讨 论
4 结 论



本文编号：3811552