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申请/专利权人：中国人民解放军63921部队
摘要：本发明涉及遥感应用技术领域，尤其涉及一种基于EC‑LUE模型的农作物产量预测方法，包括，根据遥感图像的图像检测状态确定区域识别策略；根据目标检测区域的检测难度状态确定验证方式；根据各像元的归一化植被系数、光合有效辐射值以及环境限制因子对应的参考值确定初级生产力参考值，并根据各像元的初级生产力参考值以及对应作物的作物转换系数确定累计净初级生产力参考值，根据各像元的累计净初级生产力参考值以及对应作物的根部分配比率与收获作物含水率确定对应像元的单像元产量，并根据各目标检测作物对应的检测子区域内各像元的单像元产量确定对应的预测作物产量；本发明提高了农作物产量预测结果的可靠性。
主权项：1.一种基于EC-LUE模型的农作物产量预测方法，其特征在于，包括：获取目标检测区域的遥感图像；基于遥感图像的图像差异系数以及目标检测区域的作物复杂系数确定遥感图像的图像检测状态；根据遥感图像的图像检测状态确定区域识别策略，区域识别策略包括对各相似子区域的生长差异参考值进行检测，或，根据组合识别特征针对各子目标区域进行作物种类识别；基于目标检测区域的检测难度系数确定检测难度状态，并根据目标检测区域的检测难度状态确定验证方式，验证方式包括根据实测验证点或组合验证点对区域识别结果进行验证；针对单个种类的目标检测作物，根据对应检测子区域内各像元的归一化植被系数、光合有效辐射值以及目标检测作物的环境限制因子对应的参考值确定对应像元的初级生产力参考值，并根据目标检测作物的作物转换系数以及对应检测子区域内各像元的初级生产力参考值确定对应检测子区域内各像元的累计净初级生产力参考值；根据目标检测作物对应的检测子区域内各像元的累计净初级生产力参考值以及目标检测作物的根部分配比率与收获作物含水率确定目标检测作物各像元的单像元产量；根据各目标检测作物对应的检测子区域内各像元的单像元产量确定各目标检测作物的预测作物产量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军63921部队 一种基于EC-LUE模型的农作物产量预测方法
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