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龙图腾网恭喜科芯(天津)生态农业科技有限公司申请的专利基于人工智能的作物产量预测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119312989B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411854742.0，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于人工智能的作物产量预测方法及系统是由胡建龙设计研发完成，并于2024-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的作物产量预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于人工智能的作物产量预测方法及系统，涉及人工智能技术领域，包括获取指定区域连续多年的历史气象数据、土壤数据、作物种植数据和遥感影像数据，按照时间序列对齐，构建多维时空数据立方体；训练融合预测模型，融合预测模型用于提取作物生长发育过程的生长特征向量并进行产量预测，通过自适应学习率优化算法动态调整融合预测模型的模型参数；获取指定区域的实时气象数据、土壤数据和遥感影像数据，输入至预先构建的融合预测模型中，并且在融合预测模型中引入农业知识图谱对融合预测模型的预测结果进行约束和校正，推理得到指定区域每个栅格的作物长势和预估产量，对各栅格的预估产量进行空间插值，生成指定区域的产量分布图。

本发明授权基于人工智能的作物产量预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的作物产量预测方法，其特征在于，包括：获取指定区域连续多年的历史气象数据、土壤数据、作物种植数据和遥感影像数据，所述历史气象数据包括逐日气温、降水量、日照时数、风速，所述土壤数据包括土壤肥力、墒情、温度和导水率，所述作物种植数据包括作物品种、播种日期、种植密度、灌溉量和施肥量，所述遥感影像数据包括卫星遥感影像和无人机拍摄的彩色影像；对所述历史气象数据、土壤数据、作物种植数据和遥感影像数据按照时间序列对齐，构建多维时空数据立方体；将所述多维时空数据立方体作为训练数据集，训练融合预测模型，所述融合预测模型基于深度学习模型构建，所述融合预测模型用于提取作物生长发育过程的生长特征向量并进行产量预测，通过自适应学习率优化算法动态调整融合预测模型的模型参数；将所述多维时空数据立方体作为训练数据集；构建深度学习模型，采用时间卷积网络结构，通过因果卷积层和空洞卷积层分别提取训练数据集的局部时空关联特征和全局时空关联特征，并在深度学习模型的网络末端引入注意力机制，自适应地调整局部时空关联特征和全局时空关联特征的权重；构建农作物生长模型，考虑气象因子、土壤属性和作物品种参数，模拟作物生长发育过程中的光合作用、呼吸作用、物质积累和器官形成，动态调整作物生长对不良环境条件的适应性；在融合预测模型的训练过程中，以田块为基本单元，将连续多年的作物生长状态变量序列与对应时期的影像特征进行配对，构建时间步长一致的多维时空特征图；采用自适应学习率优化算法分别训练农作物生长模型和深度学习模型，通过设置不同的初始学习率、学习率衰减方式和正则化策略，平衡两个子模型的训练速度和泛化性能；在每个训练迭代步中，利用农作物生长模型模拟作物生长发育过程，输出各生育期的生物量、叶面积指数的状态变量，并与同期的影像特征进行拼接得到多维时空特征图；将多维时空特征图输入深度学习模型，通过梯度反向传播实现端到端的联合训练和参数优化；获取指定区域的实时气象数据、土壤数据和遥感影像数据，输入至预先构建的融合预测模型中，并且在所述融合预测模型中引入农业知识图谱对所述融合预测模型的预测结果进行约束和校正，推理得到指定区域每个栅格的作物长势和预估产量，对各栅格的预估产量进行空间插值，生成指定区域的产量分布图。

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