【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能农业、农业传感及信息化，特别涉及一种基于农作物长势监测和产量估测领域。
技术介绍
1、产量图是作物对土壤、气象及作物管理措施等的信息反馈，可以帮助管理者优化资源投入及管理措施。作物产量图还被用于反映各种作物和土壤的状态。其中，整个地块作物产量分布图的差异体现了土壤肥力、施肥等管理措施的影响，是下一季作物播种、施肥等的重要决策依据之一。在产量图生成中，由于过滤数据会产生空洞或者数据存在突变等原因，常利用插值技术进行处理。插值是根据空间自相关关系，利用空间周边数据估算一个给定点的值的过程。而产量数据在空间上是相关的，因此可利用插值技术进行数据处理。多数研究均是基于克里金插值对稀疏产量数据进行丰富、预测，但是在平滑和丰富数据集的过程中势必会引入新的误差。
2、随着高时空分辨率遥感数据已呈现出明显的大数据特征，以深度学习为基础的作物长势监测和产量估测已成为指导农业生产的重要手段之一，而田块尺度的作物产量标签获取难度较大，且精度不高，难以满足基于机器学习及深度学习等技术的应用。如何使产量标签具有一定的数据规模，又可以...
【技术保护点】
1.一种基于收获路径的产量标签提取方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述测产数据进行处理的步骤包括克里金法插值处理。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，选取不同尺度的地块栅格划分的步骤是通过构建回归模型进行的。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，通过构造回归模型选取不同尺度的地块栅格划分的步骤进一步包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述回归模型至少包括：线性、二次多项式、幂函数、指数、对数回归模型。
6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所...
【技术特征摘要】
1.一种基于收获路径的产量标签提取方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述测产数据进行处理的步骤包括克里金法插值处理。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，选取不同尺度的地块栅格划分的步骤是通过构建回归模型进行的。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，通过构造回归模型选取不同尺度的地块栅格划分的步骤进一步包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述回归模型至少包括：线性、二次多项式、幂函数、指数、对数回归模型。
6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述不同尺度的栅格划分至少包括20*20米、17.5*17.5米、15*15米、12.5*12.5米、10*10米、7.5*7.5米、5*5米、2.5*2.5米。
7.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述使用回归模型的评价指数对所述回归模型进行评价的步骤进一步包括：
8.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述可配置的精度范围为0至1。
9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述进行标签提取的步骤是通过栅格内产量点数量和产量点与栅格中心点之间距离进行的。
10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，通过栅格内产量点数量和产量点与栅格中心点之间距离进行标签提取的步骤进一步包括：
11.如权利要求10所述的方法，其特征在于，在所述标签提取步骤之后还包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：李阳，苑严伟，赵博，伟利国，周利明，董鑫，
申请(专利权)人：中国农业机械化科学研究院集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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