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一种基于机器学习算法的多植被指数的水稻产量估测方法【异议或纠错】

档案编号: CQ-916-1432-3167
档案文号:
专利权人: 申请人 
发布时间: 发布时间 
档案分类: 专利权 
分 类 号: 第G06K9/00;G06Q10/04;G06Q50/02;G06N20/10;G06N20/20类
授权状态: 已授权
档案内容: 本发明公开了一种基于机器学习算法的多植被指数的水稻产量估测方法,以寒地水稻主要种植区—黑龙江省建三江七星农场典型规模化农田田块为对象,通过设置不同氮素水平的田块尺度试验,结合无人机遥感技术获取寒地2017年、2018年水稻拔节期(SE)和抽穗期(HD)的光谱数据,构建了基于这两个时期多植被指数与寒地水稻实测产量的回归模型,并结合作物实测产量进行模型评价,该方法可以快速有效地诊断和评估作物长势和产量,为规模化种植经营提供快捷高效的管理工具,有效解决了单一植被指数估测方法未能综合考虑其他植被指数影响的问题,同时也解决了遥感数据浪费的现象,实用性强。
附件下载:  (原始资料备查)

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