公开(公告)号：CN119168797A

公开(公告)日：2024-12-20

申请号：CN202411210783.6

申请日：2024-08-30

Applicant: 沈阳农业大学

Inventor： 冯子怡 ,  尹迎 ,  陈春玲 ,  王卓 ,  韩昊 ,  李宛凝

IPC: G06Q50/02 ,  G06N3/006 ,  G06N3/045 ,  G06V10/771 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0985

Abstract: 本发明公开了一种农作物长势的反演方法、系统、设备及介质，涉及遥感技术领域，包括：根据农作物种植区域光谱图像的反射率获取红边指数REIP和红边指数IRECI，并将红边指数REIP和红边指数IRECI按照不同比例进行组合；通过第一比例的组合指数训练第一深度神经网络DNN以预测叶面积指数，并在训练过程中通过粒子群方法优化第一深度神经网络DNN的学习率和正则化参数，以构建叶面积指数反演模型；通过第二比例的组合指数训练第二深度神经网络DNN以预测株高数据，获取株高反演模型；根据叶面积指数反演模型和株高反演模型获得叶面积指数和株高数据并通过熵权法拟合，获得评价农作物长势的指标权重结果。本发明能够对农作物长势进行精准预测。