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申请/专利权人：安徽金海迪尔信息技术有限责任公司
摘要：本发明提供一种智慧农业种植的农作物产量预估方法，涉及农业管理技术领域，本发明通过综合分析历史种植数据中的环境数据，对这些数据进行趋势性和季节性进行深入分析，生成环境数据残差和随机波动指数，基于随机波动指数来筛选历史种植数据，构建一个更为可靠的历史参照数据集，去除那些受到极端气候条件影响的历史数据，通过综合考虑历史参照数据集内各个历史数据的温度、降水量和光照强度的趋势和季节性差异，构建了环境近似指数，并利用环境近似指数挑选出的两组历史种植数据，利用环境条件相近的历史数据，结合种植密度与产量的关系，采用平均值的方法对农作物的产量进行预估。
主权项：1.一种智慧农业种植的农作物产量预估方法，其特征在于，具体步骤包括：步骤1：针对待预估产量的农作物类型，分别获取同种类农作物个历史种植周期的历史种植数据，所述历史种植数据包括农作物生长周期内每月的环境数据，农作物的管理数据以及最终产量数据；步骤2：依据每个历史种植周期的历史种植数据，对种植周期内相邻两个月份之间的环境数据进行趋势性和季节性分析，根据趋势性和季节性分析的结果生成两个月份之间环境数据残差，根据每个历史种植周期的残差数据，生成每个历史种植周期的随机波动指数；步骤3：依据随机波动指数对个历史种植数据进行筛选，去除随机波动指数大于波动阈值的历史种植数据，将筛选下的历史种植数据构成历史参照数据集；步骤4：采集待预估产量的农作物截至当前生长周期内的每月的环境数据和农作物的管理数据，构成评估数据集，遍历历史参照数据集内各个历史种植数据的趋势性、季节性分析结果，和评估数据集内环境数据相结合生成环境近似指数；步骤5：依据环境近似指数，挑选出两组历史种植数据，依据挑选出的历史种植数据内的农作物的管理数据以及最终产量数据，结合评估数据集内的农作物的管理数据，对待预估的农作物的产量进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽金海迪尔信息技术有限责任公司 一种智慧农业种植的农作物产量预估方法
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