全株农作物的产量预估方法、装置、电子设备及存储介质.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115936917A(43)申请公布日2023.04.07(21)申请号202310220868.1(22)申请日2023.03.09(71)申请人中化现代农业有限公司地址100069北京市丰台区西铁营中路2号佑安国际大厦(72)发明人王宏斌杨子龙郭朝贺(74)专利代理机构北京路浩知识产权代理有限公司11002专利代理师聂俊伟(51)Int.Cl.G06Q50/02(2012.01)G06Q10/04(2023.01)权利要求书3页说明书12页附图6页(54)发明名称全株农作物的产量预估方法、装置、电子设备及存储介质(57)摘要本发明提供一种全株农作物的产量预估方法、装置、电子设备及存储介质，属于农作物产量预估技术领域，该方法包括：基于目标区域的数字地表模型数据，获取全株农作物的植株高度数据；基于目标区域在全株农作物的收获期时的多光谱数据，确定目标区域的光谱指数高值区、光谱指数中值区和光谱指数低值区；分别获取光谱指数高值区、光谱指数中值区和光谱指数低值区的种植面积、种植密度、单位平均重量；基于植株高度数据、种植面积、种植密度、单位平均重量预估目标区域的全株农作物的产量。利用无人机遥感技术预估目标区域的产量，具有较高的数据准确性和数据全面性，有效降低成本，提升工作效率，也有利于大面积全株农作物的产量预估。CN115936917ACN115936917A权利要求书1/3页1.一种全株农作物的产量预估方法，其特征在于，包括：基于目标区域的数字地表模型数据，获取全株农作物的植株高度数据；基于所述目标区域在所述全株农作物的收获期时的多光谱数据，确定所述目标区域的光谱指数高值区、光谱指数中值区和光谱指数低值区；分别获取所述光谱指数高值区、所述光谱指数中值区和所述光谱指数低值区的所述全株农作物的种植面积和种植密度；分别获取所采集的所述光谱指数高值区、所述光谱指数中值区和所述光谱指数低值区的全株农作物样本，基于所述全株农作物样本，分别获取所述光谱指数高值区、所述光谱指数中值区和所述光谱指数低值区的单位平均重量；基于所述植株高度数据、所述种植面积、所述种植密度、所述单位平均重量，预估所述目标区域的全株农作物的产量。2.根据权利要求1所述的全株农作物的产量预估方法，其特征在于，所述基于目标区域的数字地表模型数据，获取全株农作物的植株高度数据，包括：获取所述目标区域的第一遥感数据和第二遥感数据；其中，所述第一遥感数据为在所述全株农作物播种或者出苗之前所述目标区域的遥感数据，所述第二遥感数据为在所述全株农作物的收获期时所述目标区域的遥感数据；基于所述第一遥感数据，获取第一数字地表模型数据，基于所述第二遥感数据，获取第二数字地表模型数据；基于所述第一数字地表模型数据和第二数字地表模型数据，获取所述植株高度数据。3.根据权利要求2所述的全株农作物的产量预估方法，其特征在于，所述基于所述第一数字地表模型数据和第二数字地表模型数据，获取所述植株高度数据，包括：根据所述第一数字地表模型数据，确定所述目标区域中的非作物种植区的第一地表高程和作物种植区的第二地表高程；根据所述第二数字地表模型数据，确定所述非作物种植区的第三地表高程和所述作物种植区的第四地表高程；根据所述第一地表高程和所述第二地表高程，获取地表高差；根据所述第二地表高程、所述第四地表高程和所述地表高差，获取所述植株高度数据。4.根据权利要求3所述的全株农作物的产量预估方法，其特征在于，还包括：基于所述植株高度数据和所述多光谱数据所确定的所述光谱指数高值区、所述光谱指数中值区、所述光谱指数低值区，分别获取所述光谱指数高值区、所述光谱指数中值区、所述光谱指数低值区的植株平均高度；所述基于所述植株高度数据、所述种植面积、所述种植密度、所述单位平均重量，预估所述目标区域的全株农作物的产量，包括：基于所述植株平均高度、所述种植面积、所述种植密度、所述单位平均重量，分别预估所述光谱指数高值区的第一产量、所述光谱指数中值区的第二产量、所述光谱指数低值区的第三产量；基于所述第一产量、所述第二产量、所述第三产量，预估所述目标区域的全株农作物的产量。5.根据权利要求2所述的全株农作物的产量预估方法，其特征在于，所述分别获取所述2CN115936917A权利要求书2/3页光谱指数高值区、所述光谱指数中值区和所述光谱指数低值区的所述全株农作物的种植面积和种植密度，包括：分别获取所述光谱指数高值区、所述光谱指数中值区和所述光谱指数低值区的第三遥感数据；对所述第三遥感数据进行识别，获取所述光谱指数高值区、所述光谱指数中值区和所述光谱指数低值区的全株农作物的种植株数；基于所述第二遥感数据或者所述第三遥感数据，获取所述种植面积；基于所述种植面积和所述种植株数，获取所述