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[发明专利]一种粮食作物实时估产方法及系统-CN201811206088.7有效
发明人：夏兴生;王凯;潘耀忠;朱秀芳;姬忠林 -专利权人：北京师范大学
申请日： 2018-10-17 - 公布日： 2020-09-18 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种粮食作物实时估产方法及系统。该方法包括：获取历史数据；根据不同年份不同时期的增强型植被指数计算增强型植被指数的距平；以第i时期增强型植被指数的距平为自变量，以估产差值为因变量，构建线性回归方程，得到第i时期的估产模型，估产差值为统计产量与趋势产量的差值或统计产量与第i‑1时期的估产值的差值；将第i时期的增强型植被指数的距平代入第i时期的估产模型，得到第i时期的估产波动值；根据第i时期的估产波动值和第i‑1时期估产值计算第i时期的模型估产值；计算第i时期的估产模型的误差；采用第i时期的估产模型的误差对第i时期的模型估产值进行修正，得到第i时期的估产值。本发明能够实现准确有效、实时性强的粮食作物估产。
一种粮食作物实时估产方法系统

[发明专利]一种农作物产量预测方法及系统-CN201910618693.3有效
发明人：潘耀忠;夏兴生;王凯;姬忠林 -专利权人：北京师范大学
申请日： 2019-07-10 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种农作物产量预测方法，所述预测方法，首先，建立了基于趋势产量模型、综合气候指数模型和生长关键期EVI的包含未知系数的综合估产模型，然后利用所述历史数据求解包含未知系数的综合估产模型中的未知系数，得到综合估产模型；最后，获取目标估产年份的气象数据和EVI数据，并将所述气象数据、所述EVI数据输入所述综合估产模型，预测目标估产年份的产量。本发明构建了基于趋势产量、综合气候指数和生长关键期EVI的综合估产模型，以从更全面的角度实现冬小麦全生育期内的产量估算，提高冬小麦的估产精度。
一种农作物产量预测方法系统

[发明专利]一种基于多源数据的作物估产方法-CN202110809210.5在审
发明人：周祖煜;王俊霞;余敏;陈煜人;李天齐 -专利权人：杭州领见数字农业科技有限公司
申请日： 2021-07-16 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多源数据的作物估产方法，包括以下步骤：获取待估产作物的多个历史亩产影响指数和多个历史亩产变化指标；根据最小二乘法，分别以所述多个历史亩产影响指数为自变量、所述多个历史亩产变化指标为因变量进行回归分析，得到多个回归方程；获取目标估产年份的多个产量影响指数，结合所述多个回归方程，计算所述目标估产年份的多个亩产变化指标；将所述多个亩产变化指标输入预先建立的估产模型，预测所述待估产作物的产量。本方案综合考虑作物生长环境和生长特点，结合特定区域的作物物候期，构建包含基准亩产和产量变动量的作物估产模型，其中产量变动量可考虑环境的影响，有助于动态调整估产结果，提高作物估产的精度。
一种基于数据作物估产方法

[发明专利]产品风险评估方法、装置、计算机设备和存储介质-CN201910296125.6在审
发明人：张杰 -专利权人：深圳壹账通智能科技有限公司
申请日： 2019-04-12 - 公布日： 2019-08-16 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：方法包括根据风险评估请求携带的产品选择信息，确定待评估产品，获取待评估产品对应的检索正则表达式，根据检索正则表达式，检索待评估产品的关联网页，并提取关联网页中与待评估产品相关的目标文本数据，将目标文本数据输入预设产品风险评估模型，获得待评估产品的风险评估结果。可以通过对待评估产品的关联网页进行实时检索，对待评估产品的目标文本数据的获取及时准确，提高了对待评估产品的风险评估质量。
评估产品风险评估目标文本数据关联网页检索计算机设备正则表达式存储介质产品选择信息风险评估结果风险评估模型实时检索大数据预设携带申请

[发明专利]一种多种作物估产方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211303797.3在审
发明人：朱秀芳;杨子毅;潘耀忠;代佳佳 -专利权人：北京师范大学
申请日： 2022-10-24 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种多种作物估产方法、装置、电子设备及存储介质，涉及作物估产技术领域，该方法包括确定目标区域的农业气象指标值、以及目标区域内每种作物的县级遥感植被指数指标值和县级趋势单产指标值；根据气候特征对目标区域进行估产分区；在每个估产子区域中，采用随机森林重要性评价算法对每种作物的估产初始指标值进行重要性排序并筛选；结合留一法和随机森林回归算法，将筛选后的估产指标值按照重要性排序依次加入建模过程，得到相应单产估算模型并计算其模型精度，最后将构建精度最高模型的估产指标确定每个估产子区域内每种作物的建模指标，以用于产量估计。
一种多种作物估产方法装置电子设备存储介质

[发明专利]农事智能化的方法、装置及控制设备-CN202210205255.6有效
发明人：张梦婷;郝汉杰;高婷;郭婷婷;陈强 -专利权人：阿里巴巴达摩院（杭州）科技有限公司
申请日： 2022-03-04 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06F17/00 文献下载
摘要：本申请提供一种农事智能化的方法、装置及控制设备，本申请的方法，通过在作物生长季内，基于估产请求获取目标地块在所种植的作物的当前生长季内的实时监测数据，实时监测数据未覆盖的时间区间则获取对应的历史监测数据，根据实时监测数据和历史监测数据以及目标地块的估产模型，进行作物估产确定目标地块在当前生长季的预估产量，能够在整个生长季内实时动态地进行作物估产；并根据目标地块在当前生长季的预估产量、作物的历史产量信息、实时监测数据和农业知识图谱信息，下发对目标地块的第一农事任务，从而能够在预估产量偏低时，及时地对预估产量偏低的目标地块进行农事操作，能够大大提高目标地块的作物产量。
农事智能化方法装置控制设备

[发明专利]一种气象和红边波段遥感结合的农作物估产方法和装置-CN202111460938.8在审
发明人：周会珍;陈晨;李冬冬;齐文娟;朱菊蕊;王联霞;于艳;何建军 -专利权人：二十一世纪空间技术应用股份有限公司
申请日： 2021-12-02 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种气象和红边波段遥感结合的农作物估产方法和装置，基于所述农作物物候期，获得区域内遥感影像，根据预处理后的区域内遥感影像、匹配气象数据，获得植被指数、气象因子；根据实测产量训练数据、植被指数、气象因子，采用多元逐步回归算法，获得多时相估产模型；通过实测精度验证数据对多时相估产模型进行精度验证，确定所述多时相估产模型，获得农作物估产结果。解决了遥感估产多依赖于构建单一时相的植被指数与实测产量间的回归关系，忽略了作物生长的动态变化和气象因子在作物生长过程中的重要影响，而存在制约遥感估产评估结果精准度的技术问题。
一种气象波段遥感结合农作物估产方法装置

[发明专利]评估产业载体的方法以及装置-CN201910531702.5在审
发明人：王鹏;郑志彬;聂贤政;黄敬 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2019-06-19 - 公布日： 2020-12-22 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本申请提供了一种评估产业载体的方法以及装置。其中，该方法包括：获取待评估产业载体的载体数据，待评估产业载体的载体数据包括待评估产业载体的建筑数据、物业服务数据、入驻企业数据以及待评估产业载体对应的经济环境数据中的至少一项；将载体数据输入至产业载体评估模型，得到待评估产业载体的评估结果，其中，评估结果用于预测待评估产业载体的运营数据，产业载体评估模型的参数是根据历史第一产业载体的运营数据与历史第一产业载体的载体数据的关联关系确定的，历史第一产业载体表示已经投入使用的产业载体本申请的技术方案能够预测待评估产业载体对企业的吸引力大小。
评估产业载体方法以及装置

[发明专利]一种基于遥感影像数据的水稻估产方法、装置及设备-CN202210435230.5有效
发明人：叶英聪;曾学亮;郭熙;钟亮;刘玉清 -专利权人：江西农业大学
申请日： 2022-04-24 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明提供一种基于遥感影像数据的水稻估产方法、装置及设备，所述方法包括：获取目标水稻区域当中各预设样本点的实测水稻产量；获取涵盖目标水稻区域的遥感影像数据，并基于遥感影像数据每个位置点的原始波段计算出遥感影像数据每个位置点对应的植被指数和纹理特征；从遥感影像数据当中提取每个预设样本点对应的建模因子，建模因子包括植被指数、纹理特征和各原始波段；根据每个预设样本点的建模因子及实测水稻产量，训练水稻估产模型；采用水稻估产模型进行待估产区域的水稻估产。本发明采用哨兵2号高清遥感影像数据、并搭配高精度的水稻估产建模方法，能够大幅提高水稻估产准确性和可靠性，不仅在平原地区适用、对于丘陵地区也依然适用。
一种基于遥感影像数据水稻估产方法装置设备

[发明专利]用于产品设计的再利用经济可行性动态评估方法及系统-CN201610840516.6在审
发明人：李志;何家东 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2016-09-21 - 公布日： 2017-02-22 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了用于产品设计的再利用经济可行性动态评估方法，涉及评估产品再利用可行性的技术领域，包含步骤：包含以下步骤：S1、收集组成待评估产品的材料种类、以及各材料种类所占质量；S2、计算再利用待评估产品所得益的环境影响因子EI；S3、计算再利用待评估产品相对于全新生产该待评估产品产生的经济效益因子EE，该经济效益因子EE综合了再利用待评估产品相对于全新生产该待评估产品减少的碳排放量ET和能量消耗EC；S4、计算再利用的经济可行性因子本发明通过综合产品自身经济性以及产品再利用对环境的影响等因素来评估产品回收利用的可行性。
用于产品设计再利用经济可行性动态评估方法系统

[发明专利]基于相对遥感变量及相对产量信息的水稻遥感估产方法-CN201810696110.4有效
发明人：王福民;王飞龙;黄敬峰;张垚;胡景辉 -专利权人：浙江大学
申请日： 2018-06-29 - 公布日： 2021-06-29 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：一种基于相对遥感变量及相对产量信息的水稻遥感估产方法，所述方法包括以下步骤：1消除环境影响的相对遥感变量；2相对产量变量的构建；3基于相对遥感变量和相对产量变量的水稻估产模型构建；4目标地块的“产量相对值该方法有效的消除了遥感估产由于不同年份和不同区域的气候、土壤、栽培和田间管理等条件的不同对估产结果产生较大影响，为精确进行农作物估产提供了一种新的思路和方法。
基于相对遥感变量产量信息水稻估产方法

[发明专利]基于空天地一体化监测技术的金银花产量评估方法及装置-CN202310896820.2在审
发明人：聂鹏程;张宝运;彭祥伟;何勇;顾宝静;李培帅;唐开元 -专利权人：浙江大学山东（临沂）现代农业研究院
申请日： 2023-07-21 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及花茶估产相关技术领域，公开了基于空天地一体化监测技术的金银花产量评估方法及装置；包括步骤：获取金银花地块卫星影像、无人机影像、地面物联网环境监测数据，分析数据获取金银花产量评估因素；根据指标特点获取各个评估指标的样本估产数据，并根据样本数据分析计算各个指标权重；建立金银花单产评估模型，通过卫星和无人机提取种植面积，实现金银花估产；采用空天地一体化监测技术，监测多种维度的全息数据，并通过分析全息数据，建立金银花空天地一体化估产数学模型，并且能够从空天地不同空间尺度估产，解决了现在主要依靠单一遥感数据估产精确度不高的问题。
基于天地一体化监测技术金银花产量评估方法装置

[发明专利]基于Extreme数学模型重构VI时间序列曲线的作物估产模型-CN201710286505.2有效
发明人：刘焕军;孟令华;张新乐;谢雅慧;徐梦园;潘越 -专利权人：东北农业大学
申请日： 2017-04-27 - 公布日： 2020-07-17 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：基于Extreme数学模型重构VI时间序列曲线的作物估产模型，属于农作物产量预测技术领域。本发明是为了解决现有作物估产中利用的遥感影像获取率低，导致因此建立的作物估产模型通用性差的问题。它首先采集待估产区作物整个生产期的遥感影像，并进行预处理；然后根据待估产区地块矢量图范围进行裁剪，获得裁剪图像中每个像元的植被指数VI时间序列曲线；再将VI时间序列曲线按照行为像元排序，获得裁剪图像的时期排序；采用数学模型Extreme对所有像元的植被指数VI时间序列曲线进行拟合；确定最优拟合VI，提取植被指数VI时间序列曲线的特征参数；最后获得估产模型。
基于 extreme 数学模型 vi 时间序列曲线作物估产模型

[发明专利]基于植被指数与稻花光谱信息的水稻遥感估产方法-CN202010535680.2在审
发明人：王福民;姚晓萍;胡景辉;谢莉莉;郑崛屹 -专利权人：浙江大学
申请日： 2020-06-12 - 公布日： 2020-09-29 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：一种基于植被指数与稻花光谱信息的水稻遥感估产方法，所述方法包括以下步骤：1)水稻花期比值和差值光谱构建；2)基于水稻花期比值和差值光谱的水稻花期导数光谱构建；3)基于花期特征光谱的水稻估产敏感波段选择；4)基于多生育期植被指数和花期光谱信息的水稻估产模型构建；5)估产精度验证。本发明综合考虑了植被指数和开花期光谱信息，利用了水稻颖花数与产量的直接关系，为农作物精准估产提供了一种新的思路和方法。
基于植被指数花光信息水稻遥感估产方法

[发明专利]基于成像高光谱植被指数和生育期长度信息的无人机遥感水稻估产方法-CN201811501980.8有效
发明人：王福民;胡景辉;王飞龙;谢莉莉;黄敬峰;张垚 -专利权人：浙江大学
申请日： 2018-12-10 - 公布日： 2021-01-08 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种基于成像高光谱植被指数和生育期长度信息的无人机遥感水稻估产方法，所述方法包括以下步骤：1)用于水稻估产的成像高光谱植被指数确定；2)水稻生育期长度信息提取；3)生育期长度信息归一化；4)基于成像高光谱植被指数和生育期长度信息的水稻估产模型构建；5)估产精度验证。该方法综合考虑了遥感信息和生育期信息，在传统遥感变量基础上考虑了生育期长度的不同所带来的产量变化，为精确进行农作物估产提供了一种新的思路和方法。
基于成像光谱植被指数和生育长度信息无人机遥感水稻估产方法

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