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公开(公告)号:CN117892854A
公开(公告)日:2024-04-16
申请号:CN202311703122.2
申请日:2023-12-12
Applicant: 三峡大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/02 , G06F18/2433 , G06F18/15 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 一种基于NI‑CLAP框架的遥感数据水稻产量预测方法,它包括以下步骤:步骤1:收集相关的水稻产量数据和其他相关特征数据;步骤2:对收集到的数据进行清理,剔除冗余数据;步骤3:提取数据中地理相关、作物生长相关、气候相关的特征因素共九个,并对获取到的数据分别进行三种不同的归一化处理;步骤4:进行CNN‑LSTM‑Attention网络模型的构建,并采用所构建的预测模型进行水稻产量预测;本发明的目的是为准确的季节内作物产量预测提供了一个强大的NI‑CLAP框架,为深入了解环境压力对未来农业生产力的影响铺平了道路。
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公开(公告)号:CN119027801A
公开(公告)日:2024-11-26
申请号:CN202410849159.4
申请日:2024-06-27
Applicant: 三峡大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06N20/20
Abstract: 一种基于遥感数据的水稻高温热害监测方法,包括以下步骤:步骤1:对日平均气温进行遥感反演,获得整个研究区目标时间段的日平均气温遥感数据集;步骤2:将遥感反演得到的日平均气温遥感数据集进行特殊处理,构建研究区全覆盖高精度的日平均气温遥感数据集;步骤3:结合全覆盖高精度日平均气温遥感数据集,进行全流程的水稻高温热害遥感监测。
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