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申请/专利权人：上海信联信息发展股份有限公司

摘要：本发明提供了一种农作物的采收量预测方法和装置。其中，该方法包括：基于全球定位系统、地理信息系统和遥感技术获取农作物的监测数据；确定监测数据对应的特征数据；特征数据表征影响农作物的采收量的数据；将特征数据输入至预先训练完成的回归树模型中，输出农作物的采收量预测数据；其中，回归树模型基于可伸缩回归树算法构建。该方式中，通过全球定位系统、地理信息系统和遥感技术可以监测农作物全生命周期不同阶段的生长数据，建模时使用的数据全面且存量巨大，从数据角度可最大化提升预测准确性；回归树模型基于可伸缩回归树算法构建，该算法对数据量和计算量的增减变化可同步进行，模型具有可伸缩性。

主权项：1.一种农作物的采收量预测方法，其特征在于，所述方法包括：基于全球定位系统、地理信息系统和遥感技术获取农作物的监测数据；确定所述监测数据对应的特征数据；所述特征数据表征影响所述农作物的采收量的数据；将所述特征数据输入至预先训练完成的回归树模型中，输出所述农作物的采收量预测数据；其中，所述回归树模型基于可伸缩回归树算法构建；所述回归树模型通过以下步骤训练：获取训练样本和所述训练样本对应的采收量；其中，所述训练样本和所述训练样本对应的采收量基于所述农作物的历史监测数据获取；基于所述训练样本构建所述回归树模型的预设数量阈值的回归树；根据所述训练样本的训练结果调整所述回归树模型的参数；继续执行所述获取训练样本和所述训练样本对应的采收量的步骤，直至满足预设的训练结束条件，将训练得到的所述回归树模型确定为训练好的所述回归树模型；基于所述训练样本构建所述回归树模型的第一棵回归树的步骤，包括：计算所述训练样本中每个特征的增益值，得到所述增益值的最大值对应的目标特征；基于所述目标特征进行分支结点，对所述训练样本进行划分，并构建所述回归树模型的第一棵回归树；其中，所述第一棵回归树的树高不超过预设的高度阈值；所述增益值的具体算式如下：；表示所述增益值，表示左叶子结点中样本点的集合的一阶梯度和，表示右叶子结点中样本点的集合的一阶梯度和，表示左叶子结点中样本点的集合的二阶梯度和，表示右叶子结点中样本点的集合的二阶梯度和，表示叶子树惩罚正则项；在构建第一棵回归树时，同时生成所述第一棵回归树对应的左子树和右子树；所述监测数据包括作物生长监测数据、气候环境监测数据和病虫草害监测数据；基于全球定位系统、地理信息系统和遥感技术获取农作物的监测数据的步骤，包括：基于全球定位系统确定指定坐标的所述农作物的种植区域；基于地理信息系统对所述农作物的种植区域进行成图处理，输出多个图层；通过遥感技术确定多个所述图层对应的所述作物生长监测数据、所述气候环境监测数据和所述病虫草害监测数据；所述特征数据包括：作物生长数据、气候环境数据和病虫草害数据；所述作物生长数据包括：地块位置、地块面积、种植作物类型、作物品种和地块类型；所述气候环境数据包括：月平均温度、月平均湿度、日最大光照强度、日最高温度和日最低温度；所述病虫草害数据包括：病害类别、虫害类别、草害类别、危害等级和危害面积；所述特征数据覆盖农作物从种植、生长、农事操作以及采收的各个环节。

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