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主题

  • 1 篇 小麦
  • 1 篇 shap加性解释方法
  • 1 篇 无人机图像
  • 1 篇 产量预测
  • 1 篇 机器学习

机构

  • 1 篇 南京农业大学

作者

  • 1 篇 李庆
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  • 1 篇 zang jingrong
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语言

  • 1 篇 中文
检索条件"主题词=SHAP加性解释方法"
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排序:
基于无人机图像和shap特征筛选的小麦田间产量预测方法研究
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麦类作物学报 2025年 第2期45卷 264-274页
作者: 朱志畅 葛焱 臧晶荣 李庆 金时超 徐焕良 翟肇裕 南京农业大学人工智能学院 江苏南京210031 南京农业大学工学院 江苏南京210031 南京农业大学农学院 江苏南京210095 南京农业大学前沿交叉研究院 江苏南京210095
为了探寻适宜的小麦产量预测模型并提高其精度,从冬小麦灌浆期的无人机多光谱和RGB图像中提取了14种光谱参数和28种形态参数作为特征变量,利用线回归、随机森林、神经网络等10种机器学习方法构建小麦田间产量预测模型,并比较了模型间... 详细信息
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