(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211241158.9 (22)申请日 2022.10.11 (71)申请人 中国科学院西北生态 环境资源研究 院 地址 730013 甘肃省兰州市城关区东岗西 路318号 申请人 陇东学院 (72)发明人 张金龙　杨瑞　祁元　李茜　 王宏伟　余鋆　张娟　周圣明　 (74)专利代理 机构 北京超凡宏宇专利代理事务 所(特殊普通 合伙) 11463 专利代理师 杜杨 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 10/06(2012.01)G06F 17/18(2006.01) (54)发明名称 一种农作物估产方法、 装置、 存储介质及电 子设备 (57)摘要 本申请提出一种农作物估产方法、 装置、 存 储介质及电子设备， 包括： 基于预设数量的样方 框对应的农作物实测产量和参考因子， 获取产量 估算回归模型； 其中， 参考因子包括地形因子、 气 象因子、 作物 植被指数因子以及土壤属性因子中 的任意一种或多种， 产量估算回归模 型表征农作 物实测产量与参考因子 之间的估算关系； 基于待 预估区域中各个像元所对应的参考因子和产量 估算回归模 型， 获取待预估区域中各个像元所对 应的预估产量。 通过引入参考因子， 结合作物实 地产量实地调查数据， 采用地理加权回归模型考 虑作物产量 分布的空间异质性， 建立不同区域作 物产量与参考因子的回归模型， 进而估算作物产 量， 得到高精度作物产量的空间分布。 权利要求书2页 说明书9页 附图3页 CN 115545311 A 2022.12.30 CN 115545311 A 1.一种农作物估产方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 基于预设数量的样方框对应的农作物实测产量和参 考因子， 获取产量估算回归 模型； 其中， 所述参考因子包括地形因子、 气象因子、 作物植被指数因子以及土壤属性因子 中 的任意一种或多种， 所述产量估算回归模型表征所述农作物实测产量与所述参考因子之间 的估算关系； 基于待预估区域中各个像元所对应的参考因子和所述产量估算 回归模型， 获取所述待 预估区域中各个 像元所对应的预估产量。 2.如权利要求1所述的农作物估产方法， 其特征在于， 所述样方框属于目标像元， 所述 样方框参考因子为所述目标像元的参考因子， 在基于预设数量的样方框对应的农作 物实测 产量和参 考因子， 获取产量估算回归 模型之前， 所述方法还 包括： 获取所述目标像元 所对应的参 考因子； 基于所述样方框对应的农作物实测产量， 获取 所述参考因子的共线性和显著性； 其中， 所述共线性表示任意两个参考因子的变化程度对所述农作物实测产量的影响的 一致性程度， 所述显著性表征参 考因子的变化 程度对所述农作物实测产量的影响程度； 剔除其中满足共线性要求和显著性低于预设影响值的参 考因子。 3.如权利要求2所述的农作物估产方法， 其特征在于， 所述目标像元的参考因子包括的 地形因子， 所述地形因子包括预设的高精度数字高程模型、 所述 目标像元 的坡度以及所述 目标像元的坡向， 所述获取 所述目标像元 所对应的参 考因子的步骤， 包括： 获取所述目标像元的南北 方向高程变化 率和东西方向高程变化 率； 基于所述目标像元的南北方向高程变化率和东西方向高程变化率确定所述目标像元 的坡度和坡向。 4.如权利要求3所述的农作物估产方法， 其特征在于， 所述目标像元的参考因子还包括 气象因子， 所述气象因子包括年平均气温、 作物生长季平均气温、 ≥0℃积温、 ≥10℃积温、 年降水量、 作物生长季降水量、 年平均风速、 作物生长季平均风速、 年日照时数以及作物生 长季日照时数中的任意一种或多种， 所述获取所述 目标像元所对应的参考因子的步骤， 包 括： 基于气象观测点所采集的气象因子和对应的地形因子进行空间回归模拟， 以得到气象 因子回归 模型； 其中， 所述气象因子回归模型表征同一空间下所述气象因子与 所述地形因子之间的估 算关系； 基于所述气象因子回归模型和所述目标像元的地形因子确定所述目标像元的气象因 子。 5.如权利要求2所述的农作物估产方法， 其特征在于， 所述目标像元的参考因子包括作 物植被指数因子， 所述作物植被指数因子包括作物生长季最大植被指数、 作物生长季累积 植被指数以及作 物最大生长季植被指数中的任意一种或多种， 所述 获取所述目标像元所对 应的参考因子的步骤， 包括： 基于所述待预估区域的卫星遥感影 像获取所述目标像元的植被指数； 基于所述目标像元的植被指数获取作物生长季最大植被指数、 作物生长季累积植被指 数以及作物最大生长季植被指数。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115545311 A 26.如权利要求2所述的农作物估产方法， 其特征在于， 所述目标像元的参考因子包括所 述待预估区域的土壤属性因子， 所述土壤属性因子包括土壤的砾石含量、 砂粒、 粉 粒、 粘粒、 土壤质地类型、 容重、 土体厚度以及P H值中的任意一种或多种， 所述 获取所述目标像元所对 应的参考因子的步骤， 包括： 向数据存 储终端发送调用请求， 其中， 所述调用请求包括所述待预估区域的标识； 接收所述数据存 储终端所反馈的所述待预估区域的土壤属性因子 。 7.如权利要求1所述的农作物估产方法， 其特征在于， 所述产量估算 回归模型的表达式 为： 式中， Cy(i)为第i个像 元的作物预估产量； ai0为预设的第一截距； δik为参考因子的回归 系数； Eik为第i个像元的第k个参 考因子； n 为参考因子的个数； εi为预设的第一残差值。 8.一种农作物估产装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 处理单元， 用于基于预设数量的样方框对应的农作物实测产量和参考因子， 获取产量 估算回归 模型； 其中， 所述参考因子包括地形因子、 气象因子、 作物植被指数因子以及土壤属性因子 中 的任意一种或多种， 所述产量估算回归模型表征所述农作物实测产量与所述参考因子之间 的估算关系； 估算单元， 用于基于待预估区域中各个像元所对应的参考因子和所述产量估算回归模 型， 获取所述待预估区域中各个 像元所对应的预估产量。 9.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 该计算机程序被处 理器执行时实现如权利要求1 ‑7中任一项所述的方法。 10.一种电子设备， 其特征在于， 包括： 处理器和存储器， 所述存储器用于存储一个或多 个程序； 当所述一个或多个程序被所述处理器执行时， 实现如权利要求 1‑7中任一项 所述的 方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115545311 A 3