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龙图腾网恭喜中国农业大学申请的专利一种冬小麦气象产量预测方法及系统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：CN115018105B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202110237189.6，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种冬小麦气象产量预测方法及系统是由刘峻明;宫娜娜;周舟设计研发完成，并于2021-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种冬小麦气象产量预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种冬小麦气象产量预测方法及系统，该方法包括：对基于预设时间序列的冬小麦MODIS遥感数据进行波段运算，获取冬小麦目标研究区域的MODIS遥感信息特征；根据预设时间序列划分时间段，采集所述冬小麦目标研究区域的环境数据和管理数据，并输入到WOFOST模型中，获取在不同时间段中冬小麦生长时期的WOFOST模拟量特征；将MODIS遥感数据和WOFOST模拟量特征输入到训练好的冬小麦气象产量预测模型中，获取冬小麦气象产量预测结果。本发明加入WOFOST作物模型拔节到抽穗期的模拟量，构建融合WOFOST和LSTM的产量预测模型，提高了产量预测效果。

本发明授权一种冬小麦气象产量预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种冬小麦气象产量预测方法，其特征在于，包括：对基于预设时间序列的冬小麦MODIS遥感数据进行波段运算，获取冬小麦目标研究区域的MODIS遥感信息特征；根据所述预设时间序列划分时间段，采集所述冬小麦目标研究区域的环境数据和管理数据，并输入到WOFOST模型中，获取在不同时间段中冬小麦生长时期的WOFOST模拟量特征；将所述MODIS遥感信息特征和所述WOFOST模拟量特征输入到训练好的冬小麦气象产量预测模型中，获取所述冬小麦目标研究区域的气象产量预测结果，其中，所述训练好的冬小麦气象产量预测模型是由样本MODIS遥感信息特征、样本WOFOST模拟量特征和样本气象产量特征，对长短时记忆神经网络进行训练得到的；所述训练好的冬小麦气象产量预测模型是通过以下步骤训练得到：对基于预设时间序列的MODIS遥感数据进行波段运算，得到归一化植被指数和归一化植被水分指数，并绘制频率直方图，获取所述频率直方图的频率值，构建样本MODIS遥感信息特征；根据所述预设时间序列划分时间段，提取得到每个时间段对应的冬小麦拔节到抽穗期中各个穗分化期的WOFOST模拟量，构建样本WOFOST模拟量特征，所述样本WOFOST模拟量特征包括作物生长进程、叶面积指数、干物质量和生理作用特征；根据气象产量数据，构建样本气象产量特征；将所述样本MODIS遥感信息特征、样本WOFOST模拟量特征和样本气象产量特征输入长短时记忆神经网络进行训练，得到训练好的冬小麦气象产量预测模型；所述根据气象产量数据，构建样本气象产量特征，包括：根据5a滑动平均法，对冬小麦实际单产样本数据进行去趋势处理，得到趋势产量；根据所述实际单产样本数据与所述趋势产量之差，获取气象产量数据，构建样本气象产量特征。

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