一种农作物产量预测方法及系统
基本信息
| 申请号 | CN201910706370.X | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN110414738A | 公开（公告）日 | 2019-11-05 |
| 申请公布号 | CN110414738A | 申请公布日 | 2019-11-05 |
| 分类号 | G06Q10/04（2012.01）I; G06Q50/02（2012.01）I; G06K9/62（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 陈圣波; 杨北萍 | 申请（专利权）人 | 吉林高分遥感应用研究院有限公司 |
| 代理机构 | 北京高沃律师事务所 | 代理人 | 吉林高分遥感应用研究院有限公司 |
| 地址 | 130000 吉林省长春市朝阳区前进大街996号力旺广场1532室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提出了一种农作物产量预测方法及系统。所述农作物产量预测方法首先根据获取的遥感影像和气象数据建立第一特征变量数据集，并进一步的对第一特征变量数据集进行相关性分析、主成分分析和重要性分析，获取第二特征变量数据集、第三特征变量数据集和第四特征变量数据集；然后利用第一特征变量数据集、第二特征变量数据集、第三特征变量数据集和第四特征变量数据集建立四个产量预测决策树模型，然后从四个产量预测决策树模型中选取最优产量预测决策树模型，利用最优产量预测决策树模型进行农作物产量的预测。本发明可以根据预测区域的差别选取最优的产量预测决策树模型，适用于大区域的农作物的产量预测，并提高了产量的预测精度。 |
