【技术实现步骤摘要】
一种作物数据处理方法及装置
[0001]本专利技术涉及作物数据处理
，尤其涉及一种作物数据处理方法及装置。
技术介绍
[0002]全球变化背景下，高温、干旱和洪水等极端气候事件频发，对全球的粮食生产产生了严重影响，威胁世界粮食安全。
[0003]栅格化的作物产量数据对于分析地区乃至全球的粮食生产与气候变化之间的关联有着重要作用。
[0004]但是，现有的栅格化作物产量数据生成方法的可靠性较低。
技术实现思路
[0005]本专利技术提供一种作物数据处理方法及装置，用以解决现有技术中栅格化作物产量数据生成方法的可靠性较低的缺陷，有效实现对格网的作物产量值的确定，获得格网作物产量数据，有效增强格网作物产量数据生成的可靠性。
[0006]本专利技术提供一种作物数据处理方法，包括：
[0007]获得第一作物特征值；其中，所述第一作物特征值为目标格网在目标时段内的作物特征值；
[0008]将所述第一作物特征值输入到训练好的作物产量回归模型中，获得由所述作物产量回归模型输出的第...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种作物数据处理方法，其特征在于，包括：获得第一作物特征值；其中，所述第一作物特征值为目标格网在目标时段内的作物特征值；将所述第一作物特征值输入到训练好的作物产量回归模型中，获得由所述作物产量回归模型输出的第一作物产量初始值；其中，所述第一作物产量初始值为所述目标格网在所述目标时段内的作物产量初始值，所述第一作物产量初始值是所述作物产量回归模型对所述第一作物特征值进行回归分析而生成的；基于所述第一作物产量初始值，确定第一作物产量最终值；其中，所述第一作物产量最终值为所述目标格网在所述目标时段内的作物产量最终值。2.根据权利要求1所述的作物数据处理方法，其特征在于，所述目标格网为目标区域中的一个格网；所述基于所述第一作物产量初始值，确定第一作物产量最终值，包括：获得第二作物产量初始值，所述第二作物产量初始值包括所述目标区域中除所述目标格网之外的格网在所述目标时段内的作物产量初始值；计算所述第二作物产量初始值与所述第一作物产量初始值的和值；计算第一作物产量初始值与所述和值的比值；确定所述目标区域在所述目标时段内的作物产量统计总值；将所述作物产量统计总值与所述比值的乘积确定为所述第一作物产量最终值。3.根据权利要求1所述的作物数据处理方法，其特征在于，所述目标格网为目标区域内的一个格网；在所述将所述第一作物特征值输入到训练好的作物产量回归模型中之前，所述作物数据处理方法还包括：获得与所述目标区域相关的多个样本集；基于所述多个样本集生成组合样本集；利用所述组合样本集，训练出所述作物产量回归模型。4.根据权利要求3所述的作物数据处理方法，其特征在于，所述获得与所述目标区域相关的多个样本集，包括：获得第一样本集、第二样本集、第三样本集和第四样本集；其中，所述第一样本集为所述目标区域的同纬度区域在所述目标时段内的样本集，所述第二样本集为所述目标区域的相邻区域在第一时段内的样本集，所述第三样本集为所述目标区域在第二时段内的样本集，所述第四样本集为所述目标区域在所述目标时段内的样本集，所述第一样本集、第二样本集和第三样本集中的格网样本包括作物特征值和作物产量值，所述第四样本集中的格网样本包括作物特征值。5.根据权利要求4所述的作物数据处理方法，其特征在于，所述基于所述多个样本集生成组合样本集，包括：利用迁移学习算法，从所述第一样本集和所述第二样本集中，筛选出与所述第四样本集的匹配度不低于预设匹配度阈值的目标格网样本；将所述目标格网样本与所述第三样本集进行合并，以生成所述组合样本集；所述利用所述组合样本集，训练出所述作物产量回归模型，包括：利用所述组合样本集，训练出用于回归分析出作物产量值的多个待评估模型；分别评估各所述待评估模型的模型性能；
将模型性能最佳的所述待评估模型确定为所述作物产量回归模型。6.根据权利要求1所述的作物数据处理方法，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：覃星力，吴炳方，张淼，曾红伟，田富有，李远超，
申请(专利权)人：中国科学院空天信息创新研究院，
类型：发明
国别省市：
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