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本文针对农作物产量变化趋势特征和农作物生长发育过程进行遥感反演，建立了农作物产量预测模型，实现了作物生长发育过程中天气条件、土壤墒情、光照条件以及温度的精细化预测。最后通过研究发现，农作物生长过程中气象因子对作物生长影响较大，不同区域的气象条件对作物生长也有不同程度影响，通过研究得到的天气预测模型可实现对不同区域的气象条件进行精细化实时监测并预测预报，为防灾减灾提供依据。 相似文献
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针对农作物的生长特点,结合物理学动力模型,将农作物产量视为运动的物体,提出了一种农作物产量的状态空间模型;依据给出的模型,利用粒子滤波对农作物的产能进行预测,并通过采样算法解决粒子退化现象.通过与实际曲线相比较,证明了粒子滤波在农作物产能短期预测中具有一定的应用价值. 相似文献
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卫星遥感技术能大面积、周期性地实时获取地表农作物信息,并且通过适当的反演方法能够定量地提供作物在区域尺度上的状况;作物生长模型应用物理数学方法从机制上定量地描述作物生长过程及其与环境因素之间的关系,在单点上对叶面积指数、生物量和产量等具有很好的模拟准确性。利用数据同化算法,将作物生长模型与遥感信息进行同化,已经成为当前农作物长势监测和产量预算研究中的重要手段。在简要回顾遥感数据和作物模型2种经典耦合方法的基础上,重点综述了连续同化和顺序同化2种不同同化方式的研究进展,并对数据同化算法进行了简单介绍,最后提出存在的一些问题并探讨了未来的研究方向。 相似文献
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利用BP神经网络建立的农作物虫情预测模型,其算法存在收敛速度慢、网络泛化能力差等缺点,可影响预测精度。为进一步提高预测精度,将人工神经网络与模糊系统结合,建立基于模糊神经网络的农作物虫情预测模型;并将该模型与基于BP神经网络算法的预测模型进行比较。结果表明,模糊神经网络的预测模型预测精确度比较高,训练速度比较快;该模型给农作物虫情预测提供了一种新方法。 相似文献
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【目的】构建融合高级与低级视觉特征的农业图像(果实、农作物及畜禽目标)显著性区域预测算法,为农作物生长状态的监测、动物的体况评估提供支持。【方法】提出一种整合高级和低级视觉特征的农业图像显著性区域预测深度学习框架及其预训练方案。在MSRA10k数据集上按照6∶2∶2的比例进行训练、验证和测试,并采用F-Measure作为评价指标,在6种公共数据集(SOD、ASD、SED2、ECSSD、HKU-IS和THUR)及农业图像典型数据集上,将预测算法与4种显著性预测算法(MWS、IMS、FSN、P-Net)进行对比。【结果】所建立的预测算法在6种公共数据集上的平均F-Measure分数最高,为0.823,平均MAE分数最低,为0.099,显著性可视化结果边界完整,与人工标记的基准图像更接近。在农业图像典型数据集上的平均F-Measure为0.826,表明该算法可有效应对复杂农业场景的干扰,实现更为准确的目标轮廓信息提取。【结论】融合高级与低级视觉特征的图像显著性区域预测算法,可以实现对复杂农业场景下农作物及畜禽图像显著性区域的快速、准确预测。 相似文献
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基于农业物联网的农作物生长监测数据融合研究 总被引：1，自引：0，他引：1
《江苏农业科学》2017,(21)
针对农业无线传感器网络数据融合精度低、传感器节点能量有限的问题,结合农作物生长环境监测的特点,提出了一种适用于农作物生长监测数据融合的架构和算法。将无线传感器网络划分成多个固定层级,减少数据传输量并逐层降低误差。仿真试验结果表明,该算法融合结果比算术平均法和单一自适应加权算法更接近真实值。该算法能够减少数据传输量,且具有很好的可拓展性。 相似文献
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《世界热带农业信息》2021,(4)
正近几年来,随着中国农业的不断发展,农作物产量及质量不断提高。但在农作物生长过程中,极易感染各种病虫害,严重影响农作物生长,并降低了农民收益。因此,要想降低农作物病虫害损失,就要利用科学合理的方法,及时做好病虫害的防治工作。在防治病虫害过程中,要注意提升预报准确度及防治能力。为了最大程度地减弱病虫害对农作物的不良影响,相关人员要努力提升技术水平,提高预测预报的准确度,提升防治水准,为中国农业的可持续发展保驾护航。 相似文献
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基于Adaboost模型的江苏省冬小麦产量预测 总被引：1，自引：0，他引：1
农作物产量预测是农业科学的一个重要问题,而气象特征的变化将对农作物的产量产生影响。本文根据1981—2016年江苏省的气象数据,研究影响农作物产量的关键气象特征,并利用机器学习中的Adaboost算法,对江苏省近几年的小麦产量进行预测。结果表明Adaboost模型预测准确率较高,从而为农业生产中的正确决策提供参考。 相似文献
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[目的]在SAS环境下,运用灰色系统理论对陕西省农作物秸秆可收集量进行预测。[方法]以草谷比和可收集系数估算2005—2015年陕西省农作物秸秆可收集量。以农村就业人口、农作物播种面积、农用化肥施用量和农业机械总动力作为影响农作物秸秆可收集量的4个主要因素进行灰色关联度分析。在SAS环境下,利用GM(1,1)灰色模型和基于GM(1,1)的多元回归模型对2016—2020年的陕西农作物秸秆可收集量进行预测,并对模型精度与误差进行分析比较。[结果]基于GM(1,1)的多元回归模型预测精度高于GM(1,1)模型的精度,较准确预测了2016—2020年陕西农作物秸秆的可收集量。[结论]准确预测农作物秸秆可收集量可为政府开展农业面源污染防治、提高秸秆综合利用提供强有力的数据支撑。 相似文献
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广义Logistic模型的推导及其应用 总被引：4，自引：1，他引：3
从生物学理论基础出发,对广义Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型进行了详细的推导和分析,表明本模型不仅具有良好的预测性能,而且具有广泛的适应性。用它可描述冷杉林分的生长过程,同时对冷杉林分的生长特征进行了详尽的分析。 相似文献
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闽北杉木人工林经验收获表编制及应用 总被引：1，自引：0，他引：1
采用Richards方程描述杉木人工林单位面积蓄积量、平均材积、平均胸径和平均高的生长过程,结合有关公式编制了杉木人工林经验收获表 经检验证明适用,可用于林分生长、收获的预测以及林木资产评估 相似文献
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《西南林业大学学报》2015,(1)
2013—2014年在广西林业科学研究院苗圃地内对黑荆树幼苗不同月份的苗高和地径生长量进行调查,分析其幼苗的生长节律,并利用Logistic曲线和S曲线拟合黑荆树0.5年生幼苗的生长过程。结果表明,黑荆树0.5年生幼苗的生长进程具有明显的间歇性,苗高和地径均有2次生长高峰,且出现时间基本一致。Logistic曲线更适合描述其苗高和地径的生长过程,拟合的生长曲线可预测黑荆树0.5年生幼苗的生长状况,从而为育苗造林工作提供参考。依据黑荆树0.5年生幼苗地上部分的生长特点,将其生长过程划分为生长前期、速生期和盛末期3个阶段,并根据不同阶段的生长特性提出相应的育苗措施。 相似文献