【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及农业管理，具体为一种智慧农业种植的农作物产量预估方法。
技术介绍
1、随着人口的不断增长和农业资源的日益紧张，提高农作物产量和生产效率已成为农业领域的重要课题，因此对农作物产量预估显得尤为关键，它不仅关系到农业资源的有效利用，还直接影响着农业生产的决策和规划，智慧农业作为一种融合了现代信息技术的创新农业模式，旨在通过精准的数据分析和智能决策支持，优化农业生产流程，提升农业生产的可持续性和经济效益。
2、在现有的智慧农业技术中，农作物产量预估是一个关键环节，它依赖于对历史种植数据的分析和模型构建。这些技术通常包括使用传感器收集环境数据、应用统计模型分析作物生长趋势以及利用机器学习算法预测产量，尽管这些技术在一定程度上提高了产量预估的准确性，但它们往往忽视了环境数据的趋势性和季节性变化，以及这些变化对农作物生长的综合影响。
3、然而，现有的农作物产量预估方法存在明显的不足。首先，现有的方法往往依赖于历史数据集进行预测，但是农作物的产量受自然因素影响较大，例如非季节性的气候变化、极端天气事件，这些因素对于...
【技术保护点】
1.一种智慧农业种植的农作物产量预估方法，其特征在于，具体步骤包括：
2.根据权利要求1所述的一种智慧农业种植的农作物产量预估方法，其特征在于，所述环境数据包括农作物种植环境的温度、降水量和光照强度数据，根据相邻两个月份之间的环境数据进行趋势性和季节性分析所依据的逻辑为：
3.根据权利要求2所述的一种智慧农业种植的农作物产量预估方法，其特征在于，计算相邻两个月份之间温度、降水量和光照强度的趋势指数所依据的公式为：其中，分别为第个历史种植数据中第个月份和第个月份之间温度、降水量和光照强度的趋势指数，分别表示第个历史种植数据中第个月份的平均温度、平...
【技术特征摘要】
1.一种智慧农业种植的农作物产量预估方法，其特征在于，具体步骤包括：
2.根据权利要求1所述的一种智慧农业种植的农作物产量预估方法，其特征在于，所述环境数据包括农作物种植环境的温度、降水量和光照强度数据，根据相邻两个月份之间的环境数据进行趋势性和季节性分析所依据的逻辑为：
3.根据权利要求2所述的一种智慧农业种植的农作物产量预估方法，其特征在于，计算相邻两个月份之间温度、降水量和光照强度的趋势指数所依据的公式为：其中，分别为第个历史种植数据中第个月份和第个月份之间温度、降水量和光照强度的趋势指数，分别表示第个历史种植数据中第个月份的平均温度、平均降水量和平均光照强度，分别表示第个历史种植数据中第个月份的平均温度、平均降水量和平均光照强度；
4.根据权利要求3所述的一种智慧农业种植的农作物产量预估方法，其特征在于，生成每个历史种植周期的随机波动指数所依据的逻辑为：
5.根据权利要求4所述的一种智慧农业种植的农作物产量预估方法，其特征在于，生成每个历史种植周期的随机波动指数所依据的公式为：其中，表示第个历史种植数据的随机波动指数，分别表示第一权重系数和第二权重系数，其中，且；
6.根据权利要求2所述的一种智慧农业种植的农作物产量预估方法，其特征在于，生成评估数据集和历史...
【专利技术属性】
技术研发人员：章建林，高景峰，王从标，李秀安，陈强，耿勇，
申请(专利权)人：安徽金海迪尔信息技术有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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