← 返回列表
基于分形维数的产量预测方法、装置、设备及介质
摘要文本
本发明提供一种基于分形维数的产量预测方法、装置、设备及介质，涉及作物产量预测领域，该方法包括：获取当前生育期对应的产量预测特征，产量预测特征包括叶片分形维数特征及花朵分形维数特征、果实面积分形维数特征或果实颜色分形维数特征；输入产量预测特征至回归树模型，获取第一产量预测结果；输入产量预测特征至支持向量机回归模型，获取第二产量预测结果；输入产量预测特征至长短时记忆模型，获取第三产量预测结果；根据第一产量预测结果、第二产量预测结果及第三产量预测结果，确定最终产量预测结果。本发明通过分析番茄作物生长周期中的叶、花、果的分形特征，结合环境参数和番茄表型特征来预测番茄的产量，提升作物产量预测的准确性。
申请人信息
- 申请人:北京市农林科学院信息技术研究中心
- 申请人地址:100097 北京市海淀区曙光花园中路11号农科大厦A座1107
- 发明人: 北京市农林科学院信息技术研究中心
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于分形维数的产量预测方法、装置、设备及介质 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410176472.6 |
| 申请日 | 2024/2/8 |
| 公告号 | CN117726052A |
| 公开日 | 2024/3/19 |
| IPC主分类号 | G06Q10/04 |
| 权利人 | 北京市农林科学院信息技术研究中心 |
| 发明人 | 张钟莉莉; 吕芯悦; 曹玲玲; 李友丽; 闫华; 单飞飞 |
| 地址 | 北京市海淀区曙光花园中路11号农科大厦A座1107 |
专利主权项内容
1.一种基于分形维数的产量预测方法，其特征在于，包括：根据番茄在当前生育期的番茄图像，获取所述当前生育期对应的产量预测特征，所述产量预测特征至少包括分形维数特征，所述分形维数特征为开花期对应的叶片分形维数特征以及花朵分形维数特征、坐果期对应的果实面积分形维数特征或成熟期对应的果实颜色分形维数特征；输入所述产量预测特征至回归树模型，获取所述回归树模型输出的第一产量预测结果；输入所述产量预测特征至支持向量机回归模型，获取所述支持向量机回归模型输出的第二产量预测结果；输入所述产量预测特征至长短时记忆模型，获取所述长短时记忆模型输出的第三产量预测结果；根据所述第一产量预测结果、所述第二产量预测结果以及所述第三产量预测结果，确定最终产量预测结果；其中，所述回归树模型是根据样本预测特征以及第一样本产量预测结果训练得到的；所述支持向量机回归模型是根据所述样本预测特征以及第二样本产量预测结果训练得到的；所述长短时记忆模型是根据所述样本预测特征以及第三样本产量预测结果训练得到的。 关注微信公众号