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基于遥感与模型耦合的小麦区域产量预测研究的中期报告
本项目旨在探索基于遥感与模型耦合的小麦区域产量预测方法，并提高预测精度，为粮食安全和农业生产提供重要支撑。以下为中期报告。
一、研究背景及意义
小麦是世界主要的粮食作物之一，对于保障全球粮食安全、促进乡村振兴等具有重要作用。随着科技的不断发展，遥感技术被广泛应用于小麦产量预测中。但是，传统的遥感方法受到天气、土地利用等因素的干扰，预测精度有限。因此，结合模型来耦合遥感数据进行小麦产量预测，不仅可以提高预测精度，还可以更好地揭示土地利用、气象因素与小麦产量之间的关系。
二、研究进展
1.数据收集与预处理
我们收集了2018年至2020年山东省三个县的气象数据、NDVI数据和小麦产量数据，并进行了预处理。气象数据包括温度、降雨量、湿度等。NDVI数据利用MODIS数据集产生，选取了适宜生长时期的数据。小麦产量数据由当地农业部门提供。
2.建立模型
我们使用了随机森林和支持向量回归两种机器学习模型进行预测。其中，随机森林是基于多个决策树进行预测，可以自动选择重要的特征，具有较高的预测精度。支持向量回归则是利用核函数将数据映射到高维空间中进行分类与回归，具有在高维空间中处理数据的能力。我们采用交叉验证和网格搜索等技术选择了最优的参数和特征，优化了模型的预测能力。
三、预计成果
我们将在未来的研究中进一步完善模型，提高预测精度。同时，我们希望通过本项目推广基于遥感与模型耦合的小麦产量预测方法，为农业生产提供技术支持，为促进粮食安全和农村振兴做出贡献。