[发明专利]一种基于机器学习算法的多植被指数的水稻产量估测方法在审
| 申请号： | 201911311109.6 | 申请日： | 2019-12-18 |
| 公开（公告）号： | CN111241912A | 公开（公告）日： | 2020-06-05 |
| 发明（设计）人： | 查海涅;苗宇新;查沛;夏绍伟 | 申请（专利权）人： | 安徽易刚信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06Q10/04;G06Q50/02;G06N20/10;G06N20/20 |
| 代理公司： | 北京国谦专利代理事务所(普通合伙) 11752 | 代理人： | 彭淋 |
| 地址： | 246001 安徽省安庆市宜秀*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习算法的多植被指数的水稻产量估测方法，以寒地水稻主要种植区—黑龙江省建三江七星农场典型规模化农田田块为对象，通过设置不同氮素水平的田块尺度试验，结合无人机遥感技术获取寒地2017年、2018年水稻拔节期(SE)和抽穗期(HD)的光谱数据，构建了基于这两个时期多植被指数与寒地水稻实测产量的回归模型，并结合作物实测产量进行模型评价，该方法可以快速有效地诊断和评估作物长势和产量，为规模化种植经营提供快捷高效的管理工具，有效解决了单一植被指数估测方法未能综合考虑其他植被指数影响的问题，同时也解决了遥感数据浪费的现象，实用性强。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 算法 植被 指数 水稻 产量 估测 方法 | ||
【主权项】：
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