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【目的】探究Landsat8 OLI数据和KNN算法在森林蓄积量估测中的潜力。【方法】以湖南省湘潭县为研究区,采用Landsat8 OLI数据和同时期的二类调查数据,通过距离相关系数筛选特征,分别采用线性回归模型(MLR)、K-近邻模型(KNN)、距离加权KNN模型(DW-KNN)和优化欧式KNN模型(FW-KNN)对森林蓄积量进行估测。使用十折交叉方法进行精度检验,对检验结果进行对比分析。【结果】3种KNN模型的估测结果均高于传统的线性模型,并且在3种KNN模型中,FW-KNN算法效果最好,决定系数达到0.69,为3种模型中最高;3种KNN模型中,本研究优化欧氏距离KNN模型的估测精度最高,其均方根误差为30.3%,相比于传统KNN模型的均方根误差降低了5.1%,相比于DW-KNN模型降低了3.3%。【结论】采用DW-KNN蓄积量估测结果明显优于其他两种模型,说明通过特征与蓄积量的相关性优化样本间的距离是一种可行的KNN优化方法。 相似文献
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随着经济社会发展,人民群众对生活品质要求也愈来愈高。玉米是我国最主要的粮食作物之一,而且由于玉米的生长发育期比较短,而玉米的栽培面积又相当大,所以在我国农作物产量中具有极其重要的地位。但是,由于部分地区农业技术落后、管理水平不高以及环境因素的影响,使得玉米出现病虫害的状况比较严重,最终造成玉米减产,并且会为农民带来严重的经济损失。为了提高我国农业生产水平、保障农民利益,本文从台安县的玉米病虫害防治现状出发,分析了玉米的常见病虫害,对发生的原因进行总结,并提出相应对策建议,以期为相关人士提供一些参考与借鉴。 相似文献
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以菠萝蜜种子淀粉为壁材,采用饱和水溶液法制备香草兰精油微胶囊,以包埋产率为指标,采用响应面分析法对微胶囊的包埋条件进行优化探讨。结果表明:5个单因素中,影响最显著的因素为壁芯材比例、包埋温度和包埋时间。响应面优化得到香草兰精油微胶囊的最佳工艺条件为壁芯材比例为7.5∶1;包埋时间72 min;包埋温度54℃,此条件下的包埋产率为(95.46±0.2)%,包埋率为(76.35±0.6)%,载油量为(27.73±0.3)%。试验证明,此条件结果与模型预测值相吻合,此工艺条件可为菠萝蜜种子淀粉包埋香草兰精油微胶囊工艺提供理论依据。 相似文献