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一种基于GNN-LSTM的县域冬小麦估产分析方法和系统
摘要文本
本发明提出一种基于GNN‑LSTM的县域冬小麦估产分析方法和系统。其中，方法包括：在研究区内计各个县的冬小麦单产数据，然后将其制作带有标签的量产文件，并转化为县域邻接矩阵文件；获取遥感影像和气象数据；在所述遥感影像和气象数据中选择估产分析模型的输入特征；应用所述输入特征、带有标签的量产文件和县域邻接矩阵文件制作训练集和测试集；应用训练集对估产分析模型进行训练和模型调参；应用测试集对训练好的估产分析模型预测县域的冬小麦产量，并对估产分析模型的训练结果进行评价。本发明提出的方案能够看到，预测和真实产量值的空间分布趋势也大致相同，高值和低值的空间展布是温和的，在空间上的预测效果也很好。
申请人信息
- 申请人:中国科学院空天信息创新研究院
- 申请人地址:100190 北京市海淀区北四环西路19号
- 发明人: 中国科学院空天信息创新研究院
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于GNN-LSTM的县域冬小麦估产分析方法和系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311742195.2 |
| 申请日 | 2023/12/18 |
| 公告号 | CN117592619A |
| 公开日 | 2024/2/23 |
| IPC主分类号 | G06Q10/04 |
| 权利人 | 中国科学院空天信息创新研究院 |
| 发明人 | 彭代亮; 程恩惠; 张兵; 胡锦康; 楼子杭; 李存军; 杨松林; 张弘弛; 谢玲琳; 雷帆; 曹里; 曾海波 |
| 地址 | 北京市海淀区北四环西路19号 |
专利主权项内容
1.一种基于GNN-LSTM的县域冬小麦估产分析方法，其特征在于，所述方法包括：步骤S1、在研究区内计各个县的冬小麦单产数据，然后将其制作带有标签的量产shp文件，并转化为县域邻接矩阵matrix文件；步骤S2、获取Sentinel-2没有经过大气校正处理的原始反射率数据，即Sentinel-2遥感影像和包括降水、气温和气压的气象数据；步骤S3、在所述Sentinel-2遥感影像和气象数据中选择基于GNN和LSTM的估产分析模型的输入特征；步骤S4、应用所述输入特征、带有标签的量产shp文件和县域邻接矩阵matrix文件制作训练集和测试集；步骤S5、应用训练集对所述基于GNN和LSTM的估产分析模型进行训练和模型调参；步骤S6、应用测试集对训练好的估产分析模型预测县域的冬小麦产量，并对估产分析模型的训练结果进行评价。。来源：百度马 克 数据网