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申请/专利权人：国家粮食和物资储备局科学研究院;中国农业科学院农业信息研究所
摘要：本发明实施例公开一种作物产量估测模型构建方法及估测方法。在一具体实施方式中，该作物产量估测模型构建方法包括：获取各采样区域的多光谱图像，可见光图像以及产量数据；对数据进行预处理得到原始数据集；通过第一机器学习算法对原始数据集进行降噪，并通过第二机器学习算法对降噪后的原始数据集进行扩充得到扩充数据集；将降噪后的所述原始数据集和所述扩充数据集分别划分为训练集和测试集，通过第三机器学习算法构建作物产量估测模型，并通过训练集进行训练。该实施方式通过第一机器学习算法对原始数据集进行降噪，通过第二机器学习算法对降噪后的原始数据集进行扩充，有效解决了样本不平衡问题，大幅提升了产量估测模型的预测效果。
主权项：1.一种作物产量估测模型构建方法，其特征在于，包括：获取各采样区域的多光谱图像、可见光图像以及产量数据；合成各采样区域的多光谱图像和可见光图像，得到各采样区域的合成图像，从各采样区域的合成图像中提取并筛选所需的植被指数，将筛选出的植被指数作为各采样区域的输入特征，构建包括各采样区域输入特征以及各采样区域对应的产量数据的原始数据集；通过第一机器学习算法对所述原始数据集进行降噪，并通过第二机器学习算法对降噪后的所述原始数据集进行扩充以得到扩充数据集；将降噪后的所述原始数据集划分为第一训练集和第一测试集，将扩充数据集划分为第二训练集和第二测试集，通过第三机器学习算法构建作物产量估测模型并通过第一训练集和第二训练集进行训练。
全文数据：
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百度查询： 国家粮食和物资储备局科学研究院 中国农业科学院农业信息研究所 一种作物产量估测模型构建方法及估测方法
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