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一种基于产量差的作物产量预测方法及装置

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本发明提供一种基于产量差的作物产量预测方法及装置，该方法包括：采用马尔科夫链‑蒙特卡洛方法标定WOFOST作物模型参数；将气象数据输入已标定的WOFOST模型，生成待预测作物的潜在产量；将待预测作物潜在产量与田间观测产量相减，获取待预测作物的实际产量差；以实测样本作物生育期内的卫星数据、气象数据和潜在产量作为输入样本，以待预测作物的实际产量差为标签，搭建基于过程模型的神经网络模型；逐作物格网运行WOFOST模型生成潜在产量，输入神经网络模型生成预测产量差，由潜在产量减去预测产量差生成预测产量空间图。本发明融合过程模型和深度学习的优势，充分利用机理模型和遥感数据的丰富信息，提高作物产量预测精度。

著录项

公开/公告号CN114692971A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-07-01

原文格式PDF
申请/专利权人中国农业大学;
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申请/专利号CN202210330408.X
发明设计人黄健熙;李仕冀;李雪草;黄海;苏伟;刘峻明;李俐;
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申请日2022-03-30
分类号G06Q10/04;G06Q50/02;G06N3/04;G06N3/08;G06N7/00;
代理机构北京路浩知识产权代理有限公司;
代理人谢志超
地址 100193 北京市海淀区圆明园西路2号
入库时间 2023-06-19 15:52:27

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2022-07-01

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