6、农业生产分析与气候影响研究

农业生产分析与气候影响研究

1. 机器学习与相关技术概述

机器学习应用的实际价值取决于我们运用算法解决现实问题的方式。自动图像检测技术可用于过程控制或机器人引导等，其应用范围广泛，涵盖工业与非工业领域。该技术依赖数字传感器（如工业中受保护的相机），计算机软硬件能根据约束条件测量各种特征，还可进行均匀测量，例如确定火花塞间隙。

人工智能指机器展现出的智能，也被称为机器智能，它能使系统学习环境行为，随时间提升预测准确性，目标包括推理、知识表示和感知等。医学成像技术用于创建人体内部的可视化表示，进而进行临床分析和医疗干预，它是生物成像的一部分，采用超声、热成像、核医学功能成像等技术，包括放射学、磁共振成像、核医学等多种类型。

2. 文献综述与相关前期工作

研究团队借助热带降雨测量任务（TRMM）卫星星座测量降水，利用中等分辨率光谱辐射计（MODIS）卫星传感器测量植被荧光，以获取美国国家航空航天局（NASA）公开提供的遥感数据。同时，对地理信息系统（GIS）进行了简短分析和学习。

GIS是基于机器的工具，用于分析、存储、操作和可视化地图中的地理信息。研究人员了解了关键过程（如重投影、掩膜等），并研究了MODIS的不同产品。分析遥感测量数据并评估目标区域是否存在绿色植被十分重要，归一化植被指数（NDVI）可作为简单的图形指标。对于具有明显特征的植被，通过使用MODIS数据子集包含光谱波长，计算每月每像素的平均值以降低数据量。2000年至今，计算每月每像素的总和以匹配MODIS数据。利用土地利用/土地覆盖（LULC）数据，从MODIS获取的所有图像中剔除非农业区域，以避免植被信号衰减。

模型训练采用了两种方法：
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