基于LSTM的芝麻遙感估產(chǎn)研究

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摘 要：針對小范圍內(nèi)小宗作物估產(chǎn)數(shù)據(jù)量不足、無法適用大宗作物估產(chǎn)方法的問題，提出了高分辨率遙感圖像與地面實測點結(jié)合的方法。根據(jù)不同時期的植被生長狀況不同，從歐洲航天局公開的遙感數(shù)據(jù)平臺上下載了哨兵2號拍攝的共五個時期的研究區(qū)遙感圖像，并將研究區(qū)的實測點數(shù)據(jù)與遙感數(shù)據(jù)相結(jié)合制作數(shù)據(jù)集。以長短時記憶網(wǎng)絡LSTM與深度神經(jīng)網(wǎng)絡DNN為基礎，搭建遙感數(shù)據(jù)作物估產(chǎn)網(wǎng)絡，將實測點的實際產(chǎn)量作為標簽，訓練芝麻估產(chǎn)模型。（剩余6635字）