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龙图腾网获悉中国农业科学院农业信息研究所申请的专利基于大数据的农林牧渔业总产值预测方法、系统和介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118886557B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410953136.8，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于大数据的农林牧渔业总产值预测方法、系统和介质是由杨荣超;赵忠贺;周清波;徐磊;张益;魏同洋设计研发完成，并于2024-07-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据的农林牧渔业总产值预测方法、系统和介质在说明书摘要公布了：本申请发明提供了基于大数据的农林牧渔业总产值预测方法、系统和介质。该方法包括：根据区域生成的区域农产灯光遥感特征画像划分子区域，并根据各生产类型样本集平均数据匹配各子区域的生产类型，再根据各类型子区域的相似样本的单位平均产值计算获得四个类型生产区域的产值修正数据以及农林牧渔业产值总数据，进而通过历史平均总数据的产值对比结果通过阈值对比评定区域在周期内的农林牧渔业生产成效；从而通过区域内灯光遥感信息进行生产类型区域划分，并结合历史样本数据获得各类型生产区域的产值数据，以及结合生产要素干扰情况获得农林牧渔业总产值并判断区域的生产成效，实现通过大数据和夜间灯光遥感技术实现对区域农类生产的测算和评估。

本发明授权基于大数据的农林牧渔业总产值预测方法、系统和介质在权利要求书中公布了：1.基于大数据的农林牧渔业总产值预测方法，其特征在于，包括以下步骤：根据预设区域夜间灯光遥感影像信息库获取预设区域在周期时间段内的灯光遥感监测信息，包括灯光分布强度信息、灯光分布密度信息、灯光分布时段信息和灯光频率时长信息，根据所述灯光遥感监测信息生成所述预设区域在所述周期时间段内的区域农产灯光遥感特征画像，根据所述区域农产灯光遥感特征画像的灯光遥感分布特征通过预设灯光遥感特征划分模型对所述预设区域进行子区域划分，获得多个灯光遥感监测子区域，获取各灯光遥感监测子区域的灯光遥感特征数据，包括灯光强度数据、灯光密度数据、灯光时段数据和灯光频率时长数据；根据预设农林牧渔业生产光感数据库获取农林牧渔业生产类型中各生产类型分别对应的多个生产类型样本区域在多个相同历史周期时间段内的农产灯光遥感区域样本集，包括多个的农业灯光遥感区域样本、林业灯光遥感区域样本、牧业灯光遥感区域样本、渔业灯光遥感区域样本，获取所述农产灯光遥感区域样本集各生产类型的灯光遥感区域样本对应的样本区域灯光遥感特征数据，包括灯光强度样本数据、灯光密度样本数据、灯光时段样本数据和灯光频率时长样本数据，获取所述农产灯光遥感区域样本集中分别对应的样本区域灯光遥感特征平均数据，分别与所述各灯光遥感监测子区域的所述灯光遥感特征数据进行对比，分别获得各灯光遥感监测子区域的农林牧渔业生产类型分别对应的子区域生产类型光感相似度系数，与所述农林牧渔业生产类型分别对应的预设生产类型光感相似度阈值进行匹配对比，分别获得阈值匹配度，将所述阈值匹配度最佳的所述农林牧渔业生产类型中的生产类型作为各灯光遥感监测子区域的标定生产类型，将预设区域内各灯光遥感监测子区域分别进行生产类型标定，并对各灯光遥感监测子区域划分为农业生产子区域、林业生产子区域、牧业生产子区域以及渔业生产子区域；所述子区域生产类型光感相似度系数的计算公式为： 其中，σRi为农林牧渔业生产类型的四个类型中第i个类型对应的子区域生产类型光感相似度系数，分别为农业灯光遥感区域样本、林业灯光遥感区域样本、牧业灯光遥感区域样本、渔业灯光遥感区域样本四个类型样本中第i个类型样本对应的灯光强度样本平均数据、灯光密度样本数据、灯光时段样本平均数据、灯光频率时长样本平均数据，xc、gk、pm、bz分别为灯光遥感监测子区域灯光强度数据、灯光密度数据、灯光时段数据、灯光频率时长数据，τ1、τ2、τ3、τ4、ξ1、ξ2、ξ3、ξ4为预设特征系数；获取各农业生产子区域的农业区域生产特征数据，包括种植作物类别数据、纬度海拔数据和种植面积数据，根据所述预设农林牧渔业生产光感数据库获取与所述各农业生产子区域的农业区域生产特征数据相似的多个农业灯光遥感区域相似样本在多个相同历史周期时间段内的农业区域样本光感记录数据，包括样本累积光强数据、样本累积时长数据、样本区域种植面积数据以及样本区域农业产值数据，处理获得农业样本单位面积光感时长平均产值数据，结合各农业生产子区域的对应所述灯光遥感特征数据以及种植面积数据进行聚合处理，获得预设区域的农业生产区域产值数据，获取所述预设区域在所述周期时间段内的农业生产要素数据，包括灌溉降水量数据、累积日照量数据和平均温度波动率数据，并对所述农业生产区域产值数据进行修正，获得农业生产区域产值修正数据；所述农业生产区域产值数据的计算公式为： 其中，mz为农业生产区域产值数据，λW为农业样本单位面积光感时长平均产值数据，xcj、gkj、pmj、bzj、huj分别为第j个农业生产子区域的灯光强度数据、灯光密度数据、灯光时段数据、灯光频率时长数据、种植面积数据，m为农业生产子区域个数，ε为预设特征系数；所述农业生产区域产值修正数据的修正计算公式为： 其中，mL为农业生产区域产值修正数据，mz为农业生产区域产值数据，af、ed、ut分别为灌溉降水量数据、累积日照量数据、平均温度波动率数据，ρ1、ρ2、ρ3为预设特征系数；农业样本单位面积光感时长平均产值数据的计算公式为： 其中，λW为农业样本单位面积光感时长平均产值数据，mhs、vhs、dws、hus分别单个农业灯光遥感区域相似样本在k个相同历史周期时间段中第s个历史周期时间段的样本区域农业产值数据、样本累积光强数据、样本累积时长数据、样本区域种植面积数据，k为单个农业灯光遥感区域相似样本的相同历史周期时间段个数，r为农业灯光遥感区域相似样本个数，k、r取整且大于等于1，μ、η、ι为预设特征系数；根据各林业生产子区域的林业区域生产特征数据获取相似的多个林业灯光遥感区域相似样本以及林业区域样本光感记录数据，并处理获得林业样本单位面积光感时长平均产值数据，再结合各林业生产子区域的对应所述灯光遥感特征数据处理获得预设区域的林业生产区域产值数据，并根据林业生产要素数据对林业生产区域产值数据进行修正获得林业生产区域产值修正数据；根据各牧业生产子区域的牧业区域生产特征数据获取相似的多个牧业灯光遥感区域相似样本以及牧业区域样本光感记录数据，并处理获得牧业样本单位面积光感时长平均产值数据，再结合各牧业生产子区域的对应所述灯光遥感特征数据处理获得预设区域的牧业生产区域产值数据，并根据牧业生产要素数据对牧业生产区域产值数据进行修正获得牧业生产区域产值修正数据；根据各渔业生产子区域的渔业区域生产特征数据获取相似的多个渔业灯光遥感区域相似样本以及渔业区域样本光感记录数据，并处理获得渔业样本单位面积光感时长平均产值数据，再结合各渔业生产子区域的对应所述灯光遥感特征数据处理获得预设区域的渔业生产区域产值数据，并根据渔业生产要素数据对渔业生产区域产值数据进行修正获得渔业生产区域产值修正数据；获取所述预设区域的农林牧渔业在所述周期时间段内的类型行业产值干扰要素数据，包括农林牧渔业分别对应的价格波动数据、质量波动数据以及政策补贴波动数据，通过预设行情要素干扰模型进行处理，获得农林牧渔业要素行情干扰系数，包括农业要素行情干扰系数、林业要素行情干扰系数、牧业要素行情干扰系数以及渔业要素行情干扰系数；所述农林牧渔业要素行情干扰系数的计算公式为： 其中，φfr为农林牧渔业要素行情干扰系数中农业要素行情干扰系数、林业要素行情干扰系数、牧业要素行情干扰系数、渔业要素行情干扰系数四个系数中的第r个系数，αqr、δpr、κer分别为农业要素行情干扰系数、林业要素行情干扰系数、牧业要素行情干扰系数、渔业要素行情干扰系数四个系数中的第r个系数对应的价格波动数据、质量波动数据、政策补贴波动数据，ζ1、ζ2、ζ3为预设特征系数；根据所述预设区域的农林牧渔业生产区域分别对应的类型生产区域产值修正数据结合所述农林牧渔业要素行情干扰系数进行处理，获得农林牧渔业产值总数据，并根据与农林牧渔业产值历史平均总数据的产值对比结果评定预设区域在周期时间段内的农林牧渔业生产成效。

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