6、数字农业革命：作物产量预测与智能灌溉系统

数字农业革命：作物产量预测与智能灌溉系统

1. 机器学习算法在作物产量预测中的应用

在区域层面的水稻和甘蔗作物产量预测研究中，将机器学习算法与遥感技术相结合进行了评估。具体操作步骤如下：
1. 数据提取 ：从高分辨率的 LANDSAT 8 OLI 影像中提取对作物敏感的参数，将这些参数作为神经网络模型的输入。
2. 模型开发与校准 ：在 MATLAB 环境中开发并校准用于作物产量预测的前馈反向传播神经网络（FFBPNN）模型。
3. 模型训练 ：使用 100 个输入中的 75 个对模型感知器进行训练，训练周期达到 10,000 次，隐藏神经元数量为 1 到 10 个。

通过统计分析发现，该模型在水稻产量估计方面具有可靠性，但对甘蔗作物产量略有低估，这表明产量算法对作物输入参数较为敏感。总体而言，使用遥感图像和神经网络模型能够生成准确的作物产量图，并且神经网络模型相比传统方法具有显著优势。

1.1 相关研究案例

研究内容	研究方法	研究结果
利用 Landsat 和 SAR 时间序列数据对水稻进行分类和制图	结合 Landsat 和 SAR 时间序列数据	实现了水稻的分类和制图
使用卷积神经网络（CNN）结合 L