一种作物产量估算方法、系统、设备及介质技术方案

本发明专利技术公开一种估算作物产量的混合模型构建方法、系统、设备及介质，涉及精准农业领域。该方法包括：获取待测地区的历史产量影响因子以及历史作物产量，将历史作物产量分解为趋势产量以及气候产量，根据趋势产量以及气候产量确定相对气候产量；基于经验统计模型，分析历史产量影响因子以及相对气候产量的相关性，确定关键生长期，根据关键生长期筛选最优产量影响因子；最优产量影响因子为处于关键生长期的历史产量影响因子；根据最优产量影响因子、相对气候产量以及作物产量构建随机森林回归模型，以估算待测地区的作物产量；随机森林回归模型为基于经验统计模型构建的混合模型。本发明专利技术能够提高区域实时估算作物产量的预测精度。精度。精度。

【技术实现步骤摘要】
一种作物产量估算方法、系统、设备及介质


[0001]本专利技术涉及精准农业领域，特别是涉及一种作物产量估算方法、系统、设备及介质。

技术介绍

[0002]实时准确的预测作物产量对粮食质量安全评估、田间管理策略的制定实施以及灾害损失评估具有重要的现实应用价值。作物产量是作物品种改良、生产技术水平和气象条件等多重条件下的综合反映，既受到自然因素影响，还受到社会因素影响。作物产量与各产量影响因子的关系是一个非常复杂的非线性系统，在气候变化条件下变得尤为多变，难以实时准确的预测作物产量。随着遥感技术的成熟，现已能够获取区域作物的动态观测数据，同时结合再分析资料以及实测站点数据等多源数据，为区域作物估产提供了可靠的数据支撑。
[0003]近年来，随机森林回归模型方法以其能够并行集成、有效控制过拟合，适用高维稠密型数据，且能保证优异的鲁棒性，广泛用于多源数据的分析处理。而目前基于随机森林回归模型方法估算作物产量的研究方向均基于单类型影响因子，鲜有研究综合考虑各种产量影响因子的协同影响，且在预测过程来看，其多关注趋势产量的预测精度，缺乏对气候产量的分本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种作物产量估算方法，其特征在于，包括：获取待测地区的历史产量影响因子；所述历史产量影响因子包括气象因子、作物因子以及土壤因子；所述气象因子包括日最高气温、日最低气温、日平均气温、日降水量、辐射量、潜在蒸散量、有效积温以及干旱指数；所述作物因子包括植被指数；所述土壤因子包括土壤含水量；获取所述待测地区的历史作物产量，将所述历史作物产量分解为趋势产量以及气候产量，根据所述趋势产量以及所述气候产量确定相对气候产量；基于经验统计模型，分析所述历史产量影响因子以及所述相对气候产量的相关性，确定关键生长期，并根据所述关键生长期筛选最优产量影响因子；所述最优产量影响因子为处于所述关键生长期的历史产量影响因子；根据所述最优产量影响因子、所述相对气候产量以及所述作物产量构建随机森林回归模型；所述随机森林回归模型为基于经验统计模型构建的混合模型；根据所述随机森林回归模型估算所述待测地区的作物产量。2.根据权利要求1所述的作物产量估算方法，其特征在于，所述干旱指数的计算过程，具体包括：获取日尺度确定参数；所述日尺度确定参数包括太阳净辐射、土壤热通量、饱和水汽压
‑
温度曲线斜率、湿度计常数、2m高度处的风速、饱和水汽压、实际水汽压以及2m高度处平均气温；根据所述日尺度确定参数确定日尺度；根据所述日尺度确定水分累积亏缺量；根据水分累积亏缺量构建日时间尺度水分累积亏缺量时间序列；基于所述日时间尺度水分累积亏缺量时间序列，根据所述水分累积亏缺量确定干旱指数。3.根据权利要求1所述的作物产量估算方法，其特征在于，所述植被指数为：NDVI＝(ρ
NIR
‑
ρ
R
)/(ρ
NIR
+ρ
R
)其中，NDVI为植被指数，ρ
NIR
为遥感影像近红外波段的反射率，ρ
R
遥感影像红外波段的反射率。4.根据权利要求1所述的作物产量估算方法，其特征在于，获取所述待测地区的历史作物产量，将所述历史作物产量分解为趋势产量以及气候产量，根据所述趋势产量以及所述气候产量确定相对气候产量，具体包括：采用五点二次平滑法，将所述历史作物产量分解为所述趋势产量以及所述气候产量；根据所述趋势产量以及所述气候产量确实所述相对气候产量。5.根据权利要求1所述的作物产量估算方法，其特征在于，根据所述最优产量影响因子、所述相对气候产量以及所述作物产量构建随机森林回归模型，具体包括：构建样本数据集；所述样本数据集包括特征变量集以及目标变量集；所述特征变量集包括所述最优产量影响因子；所述目标变量集包括所述相对气候产量以及所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘豪杰，何刘鹏，王封祚，韦蔚，丁怡博，姜成桢，胡洁，李宁，
申请(专利权)人：黄河勘测规划设计研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：