【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及农业 ，尤其涉及一种马铃薯产量评估方法及装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、马铃薯作为全球重要的粮食作物之一，其产量预测对于农业管理、市场调控及粮食安全具有重要意义。
2、目前，马铃薯的产量评估依赖于人工实地调查与采样分析，这种方法不仅耗时耗力，且易受到环境、人为误差等因素的影响，尤其在种植面积广阔、地形复杂多变的地区，限制因素进一步增多，导致马铃薯的产量评估准确性和效率均偏低，给马铃薯的产量评估过程带来诸多不便。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种马铃薯产量评估方法及装置、电子设备及存储介质，用以解决现有技术中由于马铃薯的产量评估依赖于人工测量分析导致评估效率偏低且评估结果准确性偏低的缺陷，实现提高马铃薯产量评估效率及评估准确性的目的。
2、本专利技术提供一种马铃薯产量评估方法，包括如下步骤。
3、获取关键生育期内马铃薯种植区域的遥感影像数据、气象数据、土壤养分综合评价指数、以及马铃薯产量数据；根据遥感影像数据，获取马铃薯种植区域的多种植被指数；计算多种植被指数中每种植被指数与马铃薯产量数据的相关系数，得到多种植被指数一一对应的多个相关系数；在第一植被指数与马铃薯产量数据的相关系数大于设定阈值的情况下，将第一植被指数确定为第二植被指数，得到多个第二植被指数；其中，第一植被指数为多种植被指数中的任一种；根据气象数据、土壤养分综合评价指数、多个第二植被指数中任一目标植被指数、以及马铃薯产量数据，构建目标植被指数对应的初始产量评
4、根据本专利技术提供的一种马铃薯产量评估方法，对多个初始产量评估模型的精度进行评估，根据评估结果在多个初始产量评估模型中确定目标产量评估模型，包括：获取第一初始产量评估模型的样本评估数据；其中，样本评估数据包括：多个样本区域中每个样本区域的样本植被指数、样本气象数据、样本土壤养分综合评价指数以及实际马铃薯产量，样本植被指数为第一初始产量评估模型对应的植被指数，第一初始产量评估模型为多个初始产量评估模型中的任一个；将每个样本区域的样本植被指数、样本气象数据以及样本土壤养分综合评价指数输入第一初始产量评估模型，获取第一初始产量评估模型输出的每个样本区域的预测马铃薯产量；根据每个样本区域的预测马铃薯产量和实际马铃薯产量，获得第一初始产量评估模型对应的评估参数；在多个初始产量评估模型一一对应的多个评估参数中，将目标评估参数对应的初始产量评估模型确定为目标产量评估模型；其中，目标评估参数大于多个评估参数中的其他评估参数。
5、根据本专利技术提供的一种马铃薯产量评估方法，根据每个样本区域的预测马铃薯产量和实际马铃薯产量，获得第一初始产量评估模型对应的评估参数，包括：根据每个样本区域的预测马铃薯产量和实际马铃薯产量，获得第一初始产量评估模型对应的决定系数；将决定系数确定为评估参数。
6、根据本专利技术提供的一种马铃薯产量评估方法，根据每个样本区域的预测马铃薯产量和实际马铃薯产量，获得第一初始产量评估模型对应的评估参数，包括：根据每个样本区域的预测马铃薯产量和实际马铃薯产量，获得第一初始产量评估模型对应的第一评估数据和第二评估数据；其中，第一评估数据包括决定系数，第二评估数据包括以下至少一项：均方根误差、平均绝对误差、以及相对分析误差；根据第一评估数据和第二评估数据，获得第一初始产量评估模型对应的评估参数。
7、根据本专利技术提供的一种马铃薯产量评估方法，对多个初始产量评估模型的精度进行评估，根据评估结果在多个初始产量评估模型中确定目标产量评估模型之后，该方法还包括：将目标产量评估模型预测的马铃薯产量导入地理信息系统，根据导入结果制作监测图。
8、根据本专利技术提供的一种马铃薯产量评估方法，根据气象数据、土壤养分综合评价指数、多个第二植被指数中任一目标植被指数、以及马铃薯产量数据，构建目标植被指数对应的初始产量评估模型，包括：根据气象数据、土壤养分综合评价指数、多个第二植被指数中任一目标植被指数、以及马铃薯产量数据，基于多元线性回归模型或者多元幂函数模型构建目标植被指数对应的初始产量评估模型。
9、本专利技术还提供一种马铃薯产量评估装置，包括如下模块：第一获取模块、第二获取模块、计算模块、处理模块、模型构建模块、模型确定模块、预测模块。
10、第一获取模块，用于获取关键生育期内马铃薯种植区域的遥感影像数据、气象数据、土壤养分综合评价指数、以及马铃薯产量数据。
11、第二获取模块，用于根据遥感影像数据，获取马铃薯种植区域的多种植被指数。
12、计算模块，用于计算多种植被指数中每种植被指数与马铃薯产量数据的相关系数，得到多种植被指数一一对应的多个相关系数。
13、处理模块，用于在第一植被指数与马铃薯产量数据的相关系数大于设定阈值的情况下，将第一植被指数确定为第二植被指数，得到多个第二植被指数；其中，第一植被指数为多种植被指数中的任一种。
14、模型构建模块，用于根据气象数据、土壤养分综合评价指数、多个第二植被指数中任一目标植被指数、以及马铃薯产量数据，构建目标植被指数对应的初始产量评估模型，得到多个第二植被指数一一对应的多个初始产量评估模型。
15、模型确定模块，用于对多个初始产量评估模型的精度进行评估，根据评估结果在多个初始产量评估模型中确定目标产量评估模型；
16、预测模块，用于根据目标产量评估模型预测马铃薯种植区域内的马铃薯产量。
17、本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述任一种所述马铃薯产量评估方法方法。
18、本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述马铃薯产量评估方法方法。
19、本专利技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述马铃薯产量评估方法方法。
20、本专利技术提供的马铃薯产量评估方法及装置、电子设备及存储介质，通过获取关键生育期内马铃薯种植区域的遥感影像数据、气象数据、土壤养分综合评价指数、以及马铃薯产量数据；根据遥感影像数据，获取马铃薯种植区域的多种植被指数；计算多种植被指数中每种植被指数与马铃薯产量数据的相关系数，得到多种植被指数一一对应的多个相关系数；在第一植被指数与马铃薯产量数据的相关系数大于设定阈值的情况下，将第一植被指数确定为第二植被指数，得到多个第二植被指数；其中，第一植被指数为多种植被指数中的任一种；根据气象数据、土壤养分综合评价指数、多个第二植被指数中任一目标植被指数、以及马铃薯产量数据，构建目标植被指数对应的初始产量评估模型，得到多本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种马铃薯产量评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的马铃薯产量评估方法，其特征在于，所述对所述多个初始产量评估模型的精度进行评估，根据评估结果在所述多个初始产量评估模型中确定目标产量评估模型，包括：
3.根据权利要求2所述的马铃薯产量评估方法，其特征在于，所述根据每个所述样本区域的所述预测马铃薯产量和所述实际马铃薯产量，获得所述第一初始产量评估模型对应的评估参数，包括：
4.根据权利要求2所述的马铃薯产量评估方法，其特征在于，所述根据每个所述样本区域的所述预测马铃薯产量和所述实际马铃薯产量，获得所述第一初始产量评估模型对应的评估参数，包括：
5.根据权利要求1-4任一项所述马铃薯产量评估方法，其特征在于，所述对所述多个初始产量评估模型的精度进行评估，根据评估结果在所述多个初始产量评估模型中确定目标产量评估模型之后，所述方法还包括：
6.根据权利要求1所述的马铃薯产量评估方法，其特征在于，所述根据所述气象数据、所述土壤养分综合评价指数、所述多个第二植被指数中任一目标植被指数、以及所述马铃薯产量数据，构建
7.一种马铃薯产量评估装置，其特征在于，包括：
8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述马铃薯产量评估方法。
9.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述马铃薯产量评估方法。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述马铃薯产量评估方法。
...【技术特征摘要】
1.一种马铃薯产量评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的马铃薯产量评估方法，其特征在于，所述对所述多个初始产量评估模型的精度进行评估，根据评估结果在所述多个初始产量评估模型中确定目标产量评估模型，包括：
3.根据权利要求2所述的马铃薯产量评估方法，其特征在于，所述根据每个所述样本区域的所述预测马铃薯产量和所述实际马铃薯产量，获得所述第一初始产量评估模型对应的评估参数，包括：
4.根据权利要求2所述的马铃薯产量评估方法，其特征在于，所述根据每个所述样本区域的所述预测马铃薯产量和所述实际马铃薯产量，获得所述第一初始产量评估模型对应的评估参数，包括：
5.根据权利要求1-4任一项所述马铃薯产量评估方法，其特征在于，所述对所述多个初始产量评估模型的精度进行评估，根据评估结果在所述多个初始产量评估模型中确定目标产量评估模型之后，所述方法还...
【专利技术属性】
技术研发人员：韩亚杰，唐德瑾，刁万英，李玉虎，马广庆，田晓宁，
申请(专利权)人：北京观微科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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