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首页> 外文会议>2017 European Conference on Electrical Engineering and Computer Science >Data Mining Models for Selection of the Best Spectral Reflectance Indices in Estimation of Crop Yields and Classification of Maize Hybrid Types Using SpectroRadiometer Data
【24h】

Data Mining Models for Selection of the Best Spectral Reflectance Indices in Estimation of Crop Yields and Classification of Maize Hybrid Types Using SpectroRadiometer Data

机译：利用光谱辐射计数据选择最佳光谱反射率指标估算作物产量和玉米杂交类型分类的数据挖掘模型

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This study purposes data mining models to estimate the amounts of crop yields using the relationships between the numeric valued crop yield attributes and the numeric valued spectral reflectance indices attributes calculated using different range of canopy reflectance. Data mining models uses knowledge and data technology to find the best spectral reflectance indices subset selection in estimation of crop yields for spectroradiometer reflectance measurements in 220 nm to 1100 nm range. Crop traits are estimated by use of linear regression models as data mining models in terms of computed values of spectral reflectance indices. Data mining classification method with high performance algorithm is used to classify different types of maize hybrids using the numeric valued crop yield attributes with respect to the nominal valued attributes corresponding to different conditions in this study.
机译：这项研究旨在通过数据挖掘模型来估计作物产量，其中使用数值化的作物产量属性与数值化的光谱反射率指标属性之间的关系（使用不同的树冠反射率范围计算）。数据挖掘模型使用知识和数据技术来找到最佳的光谱反射率指数子集选择，以估计作物产量，以进行220 nm至1100 nm范围内的分光辐射计反射率测量。根据光谱反射率指数的计算值，通过使用线性回归模型作为数据挖掘模型来估计作物性状。在这项研究中，使用具有高性能算法的数据挖掘分类方法，利用相对于标称值属性的数字化农作物产量属性，利用数值作物产量属性对不同类型的玉米杂交种进行分类。

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