麦类作物学报

作者：林滢，邵怀勇

单位：成都理工大学地球科学学院,四川成都 610059

关键词：冬小麦,随机森林算法,产量预测,最佳时间窗,影响因子,

近年来，机器学习算法逐渐被运用到作物估产中，但现有研究仅对比不同方法的估产精度，很少分析估产的最佳时间。本研究基于随机森林算法，对2001-2013年河南省八个时间段的冬小麦遥感、土壤、气候数据进行训练并预测2014、2015年产量，对比实际产量确定最适合河南省小麦产量的训练时间段，探讨影响因子对产量预测的影响程度。结果表明：（1）随机森林算法适用于河南省冬小麦产量预测，能取得较好效果；（2）12-3月为河南省随机森林算法预测产量的最佳时间段，两年的r均达到0.8，且该算法在河南省更适用于短时间序列预测；（3）在影响因子中，月降水对模型精度的影响最大，月最高温度影响最小。

来源：2020年第7期

《麦类作物学报》期刊编辑部

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