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申请/专利权人：北京市农林科学院智能装备技术研究中心

摘要：本发明提供一种玉米作物系数测算方法、装置、设备、介质及程序产品，涉及农业生产技术领域，所述方法包括：在玉米处于苗期到穗期的生长阶段时，将第一环境数据、第一表层土壤含水量和冠层覆盖率进行合并后，分别输入到随机森林模型、XGBoost模型和第一深度神经网络模型进行投票融合，得到苗期到穗期对应的第一作物系数的测算结果；在玉米处于花粒期到收获期的生长阶段时，将第二环境数据、第二表层土壤含水量和叶面积指数进行合并后，分别输入到支持向量机、梯度提升决策树模型和第二深度神经网络模型进行投票融合，得到花粒期到收获期对应的第二作物系数的测算结果。本发明提升了玉米作物系数的测算准确性。

主权项：1.一种玉米作物系数测算方法，其特征在于，包括：在玉米处于苗期到穗期的生长阶段时，将第一环境数据、第一表层土壤含水量和冠层覆盖率进行合并后，分别输入到随机森林模型、XGBoost模型和第一深度神经网络模型，得到所述随机森林模型对应的作物系数的测算结果、所述XGBoost模型对应的作物系数的测算结果和所述第一深度神经网络模型对应的作物系数的测算结果；对所述随机森林模型对应的作物系数的测算结果、所述XGBoost模型对应的作物系数的测算结果和所述第一深度神经网络模型对应的作物系数的测算结果进行投票融合，得到苗期到穗期对应的第一作物系数的测算结果；在玉米处于花粒期到收获期的生长阶段时，将第二环境数据、第二表层土壤含水量和叶面积指数进行合并后，分别输入到支持向量机、梯度提升决策树模型和第二深度神经网络模型，得到所述支持向量机对应的作物系数的测算结果、所述梯度提升决策树模型对应的作物系数的测算结果和所述第二深度神经网络模型对应的作物系数的测算结果；对所述支持向量机对应的作物系数的测算结果、所述梯度提升决策树模型对应的作物系数的测算结果和所述第二深度神经网络模型对应的作物系数的测算结果，进行投票融合，得到花粒期到收获期对应的第二作物系数的测算结果；在所述将第二环境数据、第二表层土壤含水量和叶面积指数进行合并之前，还包括：以所述第一环境数据和所述第一表层土壤含水量为对象，基于多元线性回归模型，构建环境数据与表层土壤含水量之间的关系模型；基于所述关系模型和所述第二环境数据，得到所述第二表层土壤含水量的测算结果。

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百度查询： 北京市农林科学院智能装备技术研究中心 玉米作物系数测算方法、装置、设备、介质及程序产品