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基于支持向量回归(SVR)和多时相遥感数据的冬小麦估产

文献类型: 中文期刊

作者: 黎锐 1 ; 李存军 1 ; 徐新刚 1 ; 王纪华 1 ; 杨小冬 1 ; 黄文江 1 ; 潘瑜春 1 ;

作者机构: 1.国家农业信息化工程技术研究中心

关键词: SVR;多时相遥感;估产;NDVI

期刊名称: 农业工程学报

ISSN: 1002-6819

年卷期: 2009 年 25 卷 07 期

页码: 124-127

收录情况: EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要: 发展和构建高精度的作物遥感估产模型,对于国家制订粮食进出口政策和保障粮食安全具有重要意义。尝试利用支持向量回归方法(SVR)构建遥感估产模型,首先利用北京郊区2004年和2007年冬小麦主要生育期多时相LandsatTM影像生成的归一化植被指数,通过SVR构建遥感估产模型进行产量估算。然后针对模型的稳健型和预报能力进行交叉验证,并与常规的多元回归方法进行对比。结果表明,利用SVR方法构建的遥感估算模型有效地提高了估算精度,与多元回归方法相比,2004年和2007年决定系数分别提高0.2162、0.2158,均方根误差分别降低0.1682、0.2912。因此基于SVR和多时相遥感数据构建估产模型用于冬小麦估产是可行、有效的,为应用多时相遥感数据进行冬小麦估产提供了一种方法。

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