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为了探究不同估产模型对冬小麦估产的精度和适用性,提高像元级和地块级冬小麦估产精度。利用机器学习方法支持向量机(SVM)模型、随机森林(RF)模型和深度学习方法长短期记忆(LSTM)模型,对冬小麦进行产量预估。结果表明:在像元级上,LSTM模型、RF模型估产精度高于SVM模型,LSTM模型不仅能够表征作物在生育期的生长变化,还能降低人为因素干扰,估产结果更加客观真实,而SVM模型、RF模型易受到特征共线性和过拟合的影响,因此SVM模型、RF模型更适用于区域性小范围估产。在地块级上,SVM模型、RF模型和LSTM模型地块级估产精度比像元级估产精度均有提高,且LSTM模型估产精度明显高于SVM模型和RF模型,因此LSTM模型更适用于地块级估产,且LSTM模型泛化能力强、普适性高,适用于大范围农作物估产。 相似文献
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土地变更调查是土地利用和管理工作重要的基础性工作之一,用地管理信息标注入库是对土地利用现状变更信息的完善补充,是确保土地变更调查数据真实准确的重要措施。本文结合国家相关规程及技术要求,探讨总结了管理信息标注入库的一般工作流程及部分可能出现问题的解决方法。 相似文献
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针对目前地形景观模型的3维显示普遍需要昂贵系统软件和复杂技术支持的问题,提出了基于MFC二次开发vtocx控件的方法,通过创建并加载存储地形参数的xml文件,利用vtocx创建3维场景并显示。开发实例证明该方法科学、简便,既具有相对独立的用户界面,又可实现3维浏览的众多重要功能。 相似文献