昂贵，其运行所需参数集在发展中国家尤难获取｡另方面的研究中，经典技术与遥感数据气象数据土壤数据等结合实现了不同尺度下不同作物产量的准确预测，并有学者对比不同方法的预测能力｡等研究表明在马铃薯产量预测中，多层感知器预测效果优于多元线性回归｡对比了多层感知器回归物发育期的图像自动识别，余卫东等在对中国农业气象自动化观测的展望中提及计算机视觉技术的应用，技术在今后的农业气象自动化观测中有待发挥更重要的作用｡技术可以从高维海量数据中强有力提取复杂的结构信息，近年来在植株表型观测病虫害检测农田障碍检测果实检测等任务中得到成功应用，可极大提升农业气象自动化观测水平｡等对比了技术和经典技术在农田障碍和异常检测中的应用效果，结果显示技术具有最高精度和最快运算速度｡等利用卷积神经网络自动提取图像特征，识别农业植被的物候期，精度优于基于手工设计特征的经典技术｡等应用更快速的区域卷积神经网络和区域生长法从点云中分割单株玉米，可准确测量植株高度｡等开发了可用于叶片计针对复杂地区的分类问题，集成学习的经典算法随机森林的分类精度明显优于传统的决策树，结构中的卷积神经网络深度自动编码器深度信念网络循环神经网络等均被用于探索该类任务｡等利用两种循环神经网络结构结合星载合成孔径雷达影像制作了冬季植被质量分类图，制图精度优于支持向量机和随机森林｡等研究表明技术用于土地覆盖分类的精度高于支持向量机等浅层学习模型，且技术无需人工设计分类特征，并可在分类中使用迁移学习｡等将卷积神经网络用于作物制图的精度与随机森林和种集成的多层感知器方法对比，结果表明卷积神经网络精度最高｡检测与观测杂草检测是地基农业遥感的项重要任务，有研究认为杂草是对农作物生产最大的威胁，技术和田间传感器结合可以精确检测田间杂草，进而应用于农业工试述现代农业气象当中机器学习技术的运用气象观测论文为简单友好技术具有深层非线性网络结构，采用递增的逐层的方式开发愈加复杂的特征，具有更强的学习能力，有助于解决浅层技术难以解决的复杂问题，并可进行迁移学习技术可以次性学习所有特征，并持续在线学习，具有实时运算能力｡的基本模型包括卷积神经网络深度信念网络循环神经网络深度自动编码器递归神经网络等｡技术在农业气象工作中的应用制图与区划土地覆盖与作物类型图是农业气象工作的重要基础数据之｡过去的十几年中，随着遥感数据时空分辨率不断提高，以及大量丰富的免费数据源向公众开放，将遥感影像用于土地覆盖与作物类型分类制图方面的研究呈指数增长，技术中多种经典算法模型已成功应用于该类任务，根据等的统计，最大似然分类法使用频率最高，相关文献中应用比例达，最大似然分类人工分析工作量，更好地处理解并解决传统方法难以应对的复杂问题｡技术是个日益庞大的家族，其包含的众多算法与模型可根据不同标准进行归类｡其中种广泛使用的分类方法是根据训练过程中得到的监督的数量和类型，将其分为监督学习非监督学习半监督学习和强化学习｡在监督学习中，需要人工为训练数据加标签即明确的属性标识，其代表性方法包括线性回归逻辑回归朴素贝叶斯高斯判别支持向量机神经网络最邻近法决策树随机森林和梯度提升机等在非监督学习中，训练数据则不加标签，其主要方法包括以期望最大化算法分层聚类分析均值法为代表的聚类方法，以主成分分析和局部线性嵌入算法为代表的降维算法，以及等关联规则学习算法在半监督学习中，仅需为少量训练数据加标代农业气象工作意味着对纳入遥感可视化数据在内的大型农业和气象数据高时效性的分析与处理，机器学习技术对其发展有很大的助力｡是图像处理和大数据分析不可或缺的技术，广泛应用于医学药学经济学生物学水文学农业气象学等诸多科学领域｡深度学习和浅层学习中的梯度提升机是当前最受瞩目的两项技术，其中结构中最著名的卷积神经网络自年起已成为计算机视觉任务的首选解决方案｡现代农业气象研究不仅涉及大量气象数据土壤数据作物观测数据，也涉及到农业遥感中采集自地面无人机卫星的海量影像数据，技术的特点及其在机器视觉领域的优势使其在现代农业气象工作中具有很大的应用潜力｡本文对技术的主要方法及其在现代农业气象中尤其是涉及农业遥感的应用进行系统性介绍｡由于所涉及的文献众多，侧重列举代表摘要智慧气象和精准农业结合下的现代农业气象工作意味着对包含遥感影像在内的大型农业和气象数据高时效性的分析与处理，机器学习技术是当代自然科学研究和技术发展的主流技术，亦是现代农业气象科研和业务发展的重要工具｡该文系统论述了机器学习技术的主要方法及其在现代农业气象中的主要应用方向，比较了不同方法在农业气象不同领域应用的情况，侧重介绍了基于深度学习技术的成果和近年来的最新研究进展｡传统浅层机器学习技术中，以支持向量机和人工神经网络应用最为广泛且效果最为理想｡近年来，随机森林和梯度提升机等决策树集成方法普遍取得优于核方法的精度，深度学习技术则在些任务中取得更优于集成学习的精度｡未来，有待检验机器学习技术特别是深度学习技术在更多农业气象问题上的适用性和先进性，更好地迎接现代农业气象发展的新挑于年以后，且涉及到的现代农业气象中的问题尚十分有限｡目前有待验证技术特别是技术在更多农业气象问题上的适用性和先进性，如农业气象灾害遥感监测与损失评估农业气象灾害风险评估与区划农业气候区划气候变化对作物生长的影响评估等任务，同时，伴随技术的发展，特别是类似长短期记忆网络的时间维算法和新结构的发展，有望更好地结合以风云系列气象卫星数据为代表的遥感时间序列数据，在制图估产预测等诸多已开展研究的任务中取得更高的精度和准确性｡特别地，将技术与智能手机等移动终端结合，可为农业管理者和生产者提供功能强大且智慧化的农业气象信息服务将技术与地基观测无人机遥感等结合，开发相关业务系统，可以显著提升农业气象自动化观测水平｡同时，需要认识到技术中没有种方法可以取代其冬小麦冠层叶面积指数和地上生物量，表明卷积神经网络估算精度优于支持向量机和随机森林两种对比方法｡此外，技术还被用于农业气象条件预测畜牧业等相关研究，如等在作物规划中利用长短期记忆网络预测天气和土壤属性｡小结本文系统概述了技术的主要方法及其在现代农业气象中的主要应用方向，有针对性且全面涵盖了现代农业气象中特别是涉及农业遥感的技术的研究及应用情况，并纳入近年来最新的研究进展｡本文将技术在农业气象工作中的主要应用归纳为个方面制图与区划检测与观测产量预测和参数估算｡在制图与区划方面，技术与遥感影像结合实现了不同尺度的土地覆盖与作物类型制图，亦已结合遥感数据土壤数据统计数据用于作物长势植被质量等专题图的制作与作物管理区划分在检测与观测方面，技术用效果，表明梯度升压回归树估算精度最高且稳健性最好，支持向量回归则计算效率最高｡技术与遥感数据结合，还可反演作物的其他生物物理和生物化学参数，并可监测作物生长过程的相关活动｡等利用种神经网络模型与微波亮温数据结合，反演了小麦植株含水量｡等分别利用支持向量回归和逐步多元回归与高光谱反射率结合反演水稻叶面积指数和叶绿素含量，表明支持向量回归在水稻生理生化参数估算方面优于逐步多元回归｡等利用随机森林回归和逐步多元回归分别与高光谱数据结合估算甘蔗叶片氮素含量，表明随机森林回归估算精度高于逐步多元回归｡等利用高斯过程与光谱数据结合成功估算了叶片含水量叶绿素含量氮素含量和比叶面积等生化与结构参数｡归样条效果最好｡土壤温湿度和养分含量直接影响作物生长发育和产量形成，其信息获取对农业生产中科学高效的水肥管理具有重要意义｡等利用多层感知器和数据结合估算了农业区的土壤表面粗糙度和土壤湿度｡等对比了支持向量机关联向量机人工神经网络和广义线性模型在土壤湿度降尺度中的应用效果，显示基于人工神经网络的降尺度方法提高遥感反演土壤湿度空间分辨率效果最好｡等利用极限学习机与气象数据结合估算了不同深度的日平均土壤温度，效果理想｡等利用偏最小乘回归主成分回归，以及两种技术最小乘支持向量机和算法与地面光谱数据结合估算土壤全氮有机碳和含水量，结果显示最小乘支持向量机对含水量和有机碳估算效果最好，而算法对试述现代农业气象当中机器学习技术的运用气象观测论文他所有方法，在现代农业气象工作中需要根据具体任务和数据情况选择最适用的技术，如梯度提升机在当今被普遍认为是处理非感知数据的最好算法之，而当训练数据有限时，浅层技术往往比技术更适用｡未来技术的各种算法和模型必将进步发展，程序库和普适性的训练数据集也将更加丰富，继承并突破现代技术核心思想的新方法也终将出现｡需要熟悉技术在现代农业气象所涉及的各类问题上的适用情况，并及时追踪掌握科技前沿技术，使农业气象科研与业务工作可以最大程度地受益于每次信息技术的革命性突破，以技术特别是技术带动农业气象服务模式的创新，更好地迎接现代农业气象发展的新挑战与新机遇｡李颖，陈怀亮机器学习技术在现代农业气象中的应用应用气象学报，试述现代农业气象当中机器学习技术的运用气象观测论文任务中取得更优于集成学习的精度，且可解决浅层技术较难解决的些问题，如在农业气象观测中可精准实现植株表型的自动化观测｡从应用时间上看，人工神经网络和支持向量机等浅层技术自世纪年代开始在农业气象和农业遥感中应用并逐渐繁荣，其中人工神经网络的应用略早于支持向量机，而以支持向量机为代表的核方法则较人工神经网络更具优势决策树自世纪开始受到学界的关注，年后随机森林和梯度提升机等决策树集成方法在很多方面被认为是较核方法更好的选择技术自年前后重回主流学界的视野，伴随