融合多源时空数据的冬小麦产量预测模型研究

文献类型： 中文期刊

第一作者： 王来刚

作者： 王来刚;郑国清;郭燕;贺佳;程永政

作者机构：

关键词： 冬小麦;产量预测;遥感;多源时空数据;随机森林算法

期刊名称： 农业机械学报

ISSN： 1000-1298

年卷期： 2022 年 01 期

页码： 198-204+458

收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 为提高大尺度冬小麦产量预测精度,以2005—2019年河南省遥感数据、气象数据、土壤含水率等多源时空数据为特征变量,分析其与小麦单产的相关性,并基于随机森林算法对特征变量进行了重要性分析,构建了融合多源时空数据的冬小麦产量预测模型。结果表明:增强型植被指数(Enhanced vegetation index, EVI)、日光诱导叶绿素荧光(Solar-induced chlorophyll fluorescence, SIF)与高程为小麦产量预测的重要因子,与小麦产量呈高度正相关,对小麦产量预测的重要性指标均超过0.45,远大于土壤含水率、降水量、最高温度、最低温度等因子;基于随机森林算法构建的小麦不同生长阶段产量预测模型中,以10月—次年5月和10月—次年4月为特征变量的产量预测模型精度较高,R~2分别为0.85和0.84,RMSE分别为821.55、832.01 kg/hm~2,在空间尺度上,豫西和豫南丘陵山地模型预测相对误差高于平原地区。该研究结果可为大尺度作物产量预测提供参考。

分类号： S512.11`S127

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