估产

摘要： 为了提高河北省中部平原夏玉米的估产精度和进一步验证粒子滤波同化算法对农业作物估产的适用性,采用粒子滤波算法同化CERES-Maize模型模拟和MODIS数据反演的叶面积指数(Leaf area index,LAI)、条件植被温度指数(Vegetation temperature condition index,VTCI),应用随机森林回归算法确定夏玉米不同生育时期LAI和VTCI的权重,构建单产估测模型.结果表明,无论是单点尺度还是区域尺度,同化的LAI和VTCI均能较好地响应外部观测数据,同化LAI可减缓CERES-Maize模型模拟LAI的剧烈变化;同化VTCI结合模型模拟和遥感观测,更能反映夏玉米对水分胁迫的敏感性.利用2015年河北省中部平原各县(区)夏玉米产量对较优估产模型进行精度验证,结果表明,同化前后夏玉米产量模拟结果与统计产量间的归一化均方根误差由12.71％下降到10.50％,平均相对误差由12.57％下降到8.43％,说明基于同化LAI和VTCI构建的双参数单产估产模型可用于区域夏玉米单产估测.

摘要： 为了提高遥感信息与作物模型同化的估产精度,以山西省晋南地区的3个县为研究区,采用四维变分(Four-dimensional variational,4DVAR)和集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman filter,EnKF)两种同化算法将高时空分辨率Sentinel多源数据反演的叶面积指数(Leaf area index,LAI)、土壤含水率(θ)和CERES-Wheat模型进行同化,对比两种算法同化LAI和θ的性能,并进行冬小麦产量估测.结果 表明:两种同化算法均能结合遥感观测和作物模型模拟的优势,相比模型模拟值,同化精度均有所提高;4DVAR-LAI和4DVAR-0的均方根误差(Root mean square eiror,RMSE)分别比EnKF-LAI和EnKF-0低0.1490 m2/m2、0.0091 cm3/cm3,且根据遥感实际监测值4DVAR-LAI更能精确识别冬小麦的物候期,与实际冬小麦生长发育的物候期更相符,因此在Sentinel多源数据与CERES-Wheat模型同化中,4DVAR算法的性能更好;由4DVAR同化后的LAI和θ双变量建立的估产模型,RMSE和平均相对误差(Mean relative error,MRE)小于CERES-Wheat模型模拟估产的RMSE和MRE,说明估产模型的估产误差小,采用4DVAR算法同化Sentinel多源数据与CERES-Wheat模型有效提高了冬小麦区域估产精度.

摘要： 为进一步促进机器学习技术在玉米单产估测中的应用,以河北中部平原为研究区域,选取与玉米长势和产量密切相关的条件植被温度指数(Vegetation temperature condition index,VTCI)和叶面积指数(Leaf area index,LAI)为特征变量,通过极限梯度提升(Extreme gradient boosting,XGBoost)算法和随机森林(Random forest,RF)算法分别对玉米单产进行估测.基于组合预测思想与Shapley值理论,分别确定组合预测模型中XGBoost与RF模型权重,进而得到组合预测模型,结果表明,基于Shapley值确定的组合估产模型精度较高(R2 =0.32),达极显著水平(P＜0.00l).同时将组合预测模型应用于河北中部平原2012年各县(区)玉米的单产估测,结果表明,模型精度较高(R2=0.52),玉米估测单产与实际单产的平均相对误差和均方根误差分别为9.86％、831.14 kg/km2,达到极显著水平(P ＜0.001),且组合预测模型的精度均优于单一估测模型.研究发现,河北中部平原玉米估测单产随年份发生波动变化,呈先降低后升高的趋势.玉米估测单产以西部地区最高,其次是北部和南部地区,东部地区最低.

摘要： [目的]研究面向创新型农业保险业务中缺少及时准确的第三方作物产量结果用于灾损理赔的问题.引入多源卫星遥感测产技术,识别测产关键因子,构建产量模型.[方法]文章运用多元线性回归分析方法,选取山西省马铃薯主产县岚县为研究区,计算基于Sentinel2影像的植被指数,结合气象卫星数据与实测单产数据,筛选关键因子,建立马铃薯单产遥感测产经验模型.[结果]采用GF-2影像分割与Senti-nel2长势时序识别岚县马铃薯种植面积为8 477.65hm2,精度检验Kappa值为0.72.保险公司岚县承保马铃薯面积2 476.37hm2,承保覆盖率为29.21％.测产结果显示,马铃薯单产与区域关键期地表温度参数相关性较好,岚县遥感测产获得平均单产为13.76 t/hm2,实地测产获得平均单产为14.06 t/hm2,误差百分比为2.13％,分乡镇平均误差百分比为22.97％,基本满足理赔业务需求.在2018年保险期结束后一周内,保险公司启动快速赔付,支付赔款125.29万元,赔付率48.46％.[结论]遥感测产具有大范围、时效性好、可靠性高等特点,能够迅速为创新型保险产品提供测产理赔结果,提高理赔效率,保障农民收入.

摘要： 为了量化年降雨量波动对恩施州烟叶生产的影响,对2020年8个县市的合同单产(以667 m2计,下同)和年降雨量波动数据进行了分析.结果表明,年降雨量较常年的波动能够极显著地影响各县市烤烟的单产;随着年降雨幅度增加,烟叶单产明显下降;大田生长期的降雨量波动对单产的影响大于非大田生长期;大田生长期中6—8月3个月的降雨量波动对单产的影响最为明显.在现有单产评估体系之下,从理论上可以通过"合同单产=151.9171-159.3669×降雨量波动百分比"的公式来计算年降雨量较常年波动对烟叶生产的影响程度.可以利用公式"合同单产=140.6157-47.7546×(6月波幅×0.347+7月波幅×0.623+8月波幅×0.631+9月波幅×0.189)"提前41 d预估出当年收购任务完成情况.用气象因子的波动幅度去预测气象因子波动对作物产量的影响程度是相对可靠的"通则式"办法.

摘要： 为进一步研究冬小麦在不同时间尺度下长势及产量变化情况,以陕西省关中平原为研究区域,选择与作物长势密切相关的条件植被温度指数(VTCI)和叶面积指数(LAI)作为研究指数,Morlet小波作为函数,利用小波变换和交叉小波变换分别分析不同时间尺度下冬小麦各生育时期VTCI和LAI与单产时间序列间的主振荡周期和共振周期.通过计算小波互相关度,确定各生育时期VTCI和LAI的权重,从而分别构建基于加权VTCI、加权LAI的单参数和双参数估产模型.结果 表明,不同生育时期VTCI和LAI与单产间存在不同的主振荡周期和共振周期;通过小波变换构建的基于加权VTCI、加权LAI单产估测模型的归一化均方根误差(NRMSE)分别为16.88％、13.58％,决定系数(R2)分别为0.259、0.520,基于双参数的估产模型NRMSE为13.52％,R2为0.531,表明基于双参数估产模型精度更高.通过交叉小波变换构建的基于加权VTCI、加权LAI单产估测模型的NRMSE分别为16.83％、13.56％,R2分别为0.263、0.522,基于双参数的估产模型NRMSE为13.40％,R2为0.533,表明基于交叉小波构建的估产模型比基于小波变换的估产模型精度均有所提高.利用共振周期构建的双参数估产模型对关中平原2011-2018年冬小麦的单产进行估测,结果显示,产量分布呈现西部高东部低的空间分布特征.

摘要： 受全球变暖影响,近年来干旱事件发生的频率和强度均呈显著增加的趋势,严重影响了农作物的产量.因此,选择合适的监测指标、构建准确的产量估测模型,对保障国家粮食安全具有十分重要的意义.以关中平原为研究区域,基于与作物长势密切相关的条件植被温度指数(VTCI)和叶面积指数(LAI),采用主成分分析法(PCA)结合Copula函数分别构建县域尺度单变量(VTCI或LAI)、双变量(VTCI和LAI)的冬小麦单产估测模型.结果 表明,基于PCA-Copula构建的综合LAI与冬小麦的单产模型精度最高(R2=0.567,P＜0.001),但综合VTCI和LAI与冬小麦间的单产模型(R2=0.524,P＜0.001)用于研究区域2012-2017年各县(区)的冬小麦单产估测时误差分布更为集中、最大误差更小,比基于综合VTCI、综合LAI建立的估产模型的估测结果更可靠,表明应用PCA-Copula构建的双变量估产模型更适合大范围的冬小麦单产估测.

摘要： 为了解多光谱与热红外数据融合对冬小麦产量估测精度的影响,以30个黄淮麦区冬小麦品种为材料,利用三种灌溉处理(处理1、处理2和处理3灌水量分别为240、190和145 mm)下冬小麦拔节期、挑旗期、抽穗期与灌浆期的无人机多光谱和热红外动态数据,构造了多个光谱指数,以支持向量机构建冬小麦产量估测模型,并验证其精度。结果表明,植被指数与籽粒产量的相关性受溉水量影响,处理1下植被指数与籽粒产量均呈正相关,处理2下植被指数除土壤调整植被指数(SAVI)和转化叶绿素吸收反射指数(TCARI)外均与籽粒产量呈正相关,处理3下植被指数与籽粒产量均呈负相关。通过多光谱和热红外数据融合构建的冬小麦产量估测模型的预测精度比仅使用多光谱数据构建的模型提高8%。不同灌溉条件下,通过多光谱与热红外数据融合构建的模型的预测精度存在差异,在处理1、处理2和处理3下拔节期、挑旗期、抽穗期和灌浆期验证决定系数(r^(2))最高值分别为0.63、0.68和0.56,均方根误差(RMSE)最低值分别为0.60、0.24和0.41 t·hm^(-2),且在三种灌溉条件下灌浆期预测效果均最佳。因此,利用无人机光谱对小麦品种产量估测时应将多光谱与热红外数据融合,用支持向量机(SVM)算法构建产量估测模型,且模型在灌浆期具有较高预测精度。

摘要： 精确及时地获取农作物的长势及空间分布信息,是农作物产量预测的重要前提和基础。遥感技术具有范围广、速度快、成本低的特点,在农作物识别及产量估算方面已经得到了广泛应用。本硏究采用多时相的Landsat8 OLI卫星影像数据,结合地面光谱实验,采用多种遥感分类方法对南水北调中线水源区库区周边的主要农作物进行识别与提取,各种方法从识别能力来看:RVI>NDVI>SAVI>DVI;从分类精度来看:小麦>花生>蔬菜>芝麻>油菜,笔者通过遥感卫星记录的南水北调水源地库区农作物数据信息,识别了农作物类型,并建立不同环境下的估产模型,本研究可为政府部门决策和精准农业发展提供依据。

摘要： 为了提高有限样本下遥感时序估产效果,本文提出一种基于BSO-SVR的香蕉遥感时序估产模型。该模型以广西壮族自治区扶绥县的71块香蕉田块为研究区,利用时间序列Sentinel-2遥感影像数据,结合实测产量数据,对2019—2020年香蕉产量进行预测与分析。融合阈值分割和形态学开操作方法,滤除香蕉关键生育期内遥感影像的厚云和云阴影区域;引入头脑风暴优化算法(Brain storming optimization algorithm,BSO)自动搜寻支持向量回归算法(Support vector regression,SVR)的最优惩罚因子和核函数参数,解决SVR模型的参数优化不足导致模型预测精度低的问题;搭建基于BSO-SVR的时间序列遥感估产模型,深入挖掘多时相遥感信息,以提升香蕉估产准确度。结果表明,相较于网格搜索算法(Grid search,GS)和灰狼优化算法(Grey wolf optimizer,GWO)搜寻SVR模型的最优参数,本文提出的头脑风暴优化算法具有更高的预测精度和更快的预测速度,在2019年和2020年BSO-SVR模型测试集的决定系数(Coefficient of determination,R;)分别为0.777和0.793,验证集R;分别为0.765和0.636,运行时间分别为0.320、0.331 s;与传统的岭回归模型(Ridge regression,RR)和偏最小二乘回归模型(Partial least squares regression,PLSR)相比,BSO-SVR模型的预测性能最佳,其次是RR模型,PLSR模型表现最差。本文提出的时序估产模型实现了香蕉田块产量的精准预估。

摘要： 农作物估产对国民经济发展、粮食政策制定、粮食市场调节及世界粮食贸易有极为重要的意义，我国的遥感估产工作在“七五”“八五”期间开展了技术攻关，取得了重大突破，并产生了一定的社会和经济效益，同时也暴露出实用性、管理体制方面的问题，“九五”期间国家将继续支持估产技术攻关。

摘要： 本文介绍用气象卫星数据对天津地区冬小麦进行求面积和估算产量试验工作.

摘要： 农业是应用卫星遥感技术的主要领域，从70年代中期起，国内很多科研机构便在这一领域中多次应用卫星遥感技术，解决农业生产管理中的部分问题。该文回顾在农业资源调查和变化监测、农作物估产、农业灾害监测和评估等方面应用卫星遥感技术的成效，指出极需解决的技术和组织管理问题，展望卫星遥感技术在农业领域的应用前景。

摘要： 中国是一个人多地少的国家，耕地资源有限，粮食生产至关重要。监测耕地资源的变化与农情，准确、迅速、全面地收集农情信息与资源信息，对生产者管理生产与各级政府制订政策措施是至关重要的。信息技术有了重大的突破，应用遥感RS、地理信息系统GIS与全球定位系统GPS技术，以及INTERNET技术监测作物长势与灾害、估计种植面积与作物产量在欧美进入实用阶段。该文根据中国农业工程研究设计院承担的有关项目，介绍基于3S技术的资源与农情监测系统研究进展。

摘要： 中国是一个人多地少的国家，耕地资源有限，粮食生产至关重要。监测耕地资源的变化与农情，准确、迅速、全面地收集农情信息与资源信息，对生产者管理生产与各级政府制订政策措施是至关重要的。信息技术有了重大的突破，应用遥感RS、地理信息系统GIS与全球定位系统GPS技术，以及INTERNET技术监测作物长势与灾害、估计种植面积与作物产量在欧美进入实用阶段。该文根据中国农业工程研究设计院承担的有关项目，介绍基于3S技术的资源与农情监测系统研究进展。

摘要： 中国是一个人多地少的国家，耕地资源有限，粮食生产至关重要。监测耕地资源的变化与农情，准确、迅速、全面地收集农情信息与资源信息，对生产者管理生产与各级政府制订政策措施是至关重要的。信息技术有了重大的突破，应用遥感RS、地理信息系统GIS与全球定位系统GPS技术，以及INTERNET技术监测作物长势与灾害、估计种植面积与作物产量在欧美进入实用阶段。该文根据中国农业工程研究设计院承担的有关项目，介绍基于3S技术的资源与农情监测系统研究进展。

摘要： 中国是一个人多地少的国家，耕地资源有限，粮食生产至关重要。监测耕地资源的变化与农情，准确、迅速、全面地收集农情信息与资源信息，对生产者管理生产与各级政府制订政策措施是至关重要的。信息技术有了重大的突破，应用遥感RS、地理信息系统GIS与全球定位系统GPS技术，以及INTERNET技术监测作物长势与灾害、估计种植面积与作物产量在欧美进入实用阶段。该文根据中国农业工程研究设计院承担的有关项目，介绍基于3S技术的资源与农情监测系统研究进展。

摘要： 中国是一个人多地少的国家，耕地资源有限，粮食生产至关重要。监测耕地资源的变化与农情，准确、迅速、全面地收集农情信息与资源信息，对生产者管理生产与各级政府制订政策措施是至关重要的。信息技术有了重大的突破，应用遥感RS、地理信息系统GIS与全球定位系统GPS技术，以及INTERNET技术监测作物长势与灾害、估计种植面积与作物产量在欧美进入实用阶段。该文根据中国农业工程研究设计院承担的有关项目，介绍基于3S技术的资源与农情监测系统研究进展。

摘要： 本发明公开了一种采用无人机遥感技术的农作物估产系统，包括无人机和控制中心，所述无人机上挂载有数据采集模块，所此外还包括具有采集设备更换模块的无人机起降平台，所述采集设备更换模块包括位于所述无人机起降平台内的更换腔室，所述更换腔室内设有可内置数据采集模块的设备容器、平移机构和升降机构，所述无人机的机体内设有云台固定机构，所述数据采集模块被所述升降机构顶升后被所述云台固定机构固定连接，并由锁止结构锁住。本发明实现了自动更换数据采集模块，减少现场采集时更换采集设备耗费的时间，同时保证卸除时当数据采集模块完全落到设备容器中，而挂载时又能让数据采集模块的连接部分伸入到无人机的连接结构中。

摘要： 本发明涉及一种遥感及气象一体化水稻估产方法，包括：输入目标区域内农作物种植的遥感影像数据；利用最大似然监督分类算法获取所需区域的农作物种植分类信息；估算出目标区域内水稻种植面积；利用目标区域历年选取时间段内的气象监测数据和FPAR光合作用有效辐射系数，进行历年水稻长势分析结果；以遥感影像数据生成当年水稻生长过程曲线，获得当年目标区域水稻长势分析结果；根据目标区域气象监测数据评估得到目标区域灾害损失并区分灾种；建立水稻估产模型，并计算获得目标区域水稻总产量。本发明可实现高精度的大宗农作物估产，提高物估产结果的准确性，以用于满足农业生产管理、农业保险、期货等行业应用的专业化需求。

摘要： 本发明提供了一种基于水胁迫条件估产模型的油茶遥感估产方法，涉及卫星遥感领域，包括定点监测站、遥感卫星、信息中转站以及信息处理终端，其中遥感卫星定期拍摄多光谱图片以及高清成像图片，并对外发送相关数据；同时信息中转站用于接收遥感卫星发射的地表遥感数据，并将地表遥感数据转发至信息处理终端，定点监测站定期对油茶的定点区域进行定点区域实时监控，测定不同时期的土壤水分含量T1，信息处理终端根据油茶遥感估产模型计算油茶单位面积的预估产量。

摘要： 本发明提出一种基于长短期记忆网络的冬小麦估产分析方法和系统。其中，方法包括：得到冬小麦每个样点边界所对应的矢量文件；根据冬小麦所含叶绿素和水分对特定波段吸收或反射的光谱信息，得到特征光谱波段，计算指数特征；将每个月份内的筛选后的遥感影像通过取均值的方法合成一副均值影像，再在均值影像中计算出指数特征，得到包含指数特征栅格区域的影像，应用矢量文件对包含指数特征栅格区域的影像进行裁剪，得到影像特征；应用影像特征和矢量文件对应的产量数据对基于长短期记忆网络的深度学习网络进行训练；对训练好的深度学习网络的预测进行评价。本发明提出的方案，使用深度学习的估产方案精度更高，采用R2指标评价精度达到0.9以上。

摘要： 本发明为一种基于遥感和统计数据的山核桃估产方法，属于数据估测技术领域，本方法利用卫星探测技术得到连续性的遥感数据，并结合农学方法、统计方法和气象预报方法，包括基于生理参数的山核桃亩产估计建模，根据核桃树的生理参数因子和环境因子建立单株产量函数；类光谱角指数与山核桃亩产的回归分析，通过回归分析的方法根据类光谱角建立亩产值的预测模型；基于随机森林分类的年龄标签栅格图制作，根据随机森林分类底图和训练标签进行随机森林分类；待预测年份的山核桃亩产估计，根据NDVI数据和栅格图进行均值统计，并以根据光谱角建立的亩产预测模型对山核桃实现估产，具有预测可靠性高、样本分布连续以及成本低的特点。

摘要： 本说明书实施例提供一种基于区块链的评估产品价值的方法及系统，可用于在保护用户隐私的情况下进行产品估值。该评估产品价值的方法包括，客户端响应于用户针对目标产品的查询请求，向区块链网络提交调用产品估值合约的目标交易，其中，目标产品附带有赔偿协议，目标交易包括目标产品的产品信息和用户的用户信息。区块链网络基于目标交易执行产品估值合约。该产品估值合约基于产品信息和用户信息，确定目标产品针对用户的产品估值，并将其提供给客户端。可选地，用户信息为加密用户信息，产品估值合约包括隐私合约部分，区块链网络可以将加密用户信息和隐私合约部分加载到TEE中，在TEE中，解密加密用户信息，并执行隐私合约部分。

摘要： 本发明提供一种基于遥感影像数据的水稻估产方法、装置及设备，所述方法包括：获取目标水稻区域当中各预设样本点的实测水稻产量；获取涵盖目标水稻区域的遥感影像数据，并基于遥感影像数据每个位置点的原始波段计算出遥感影像数据每个位置点对应的植被指数和纹理特征；从遥感影像数据当中提取每个预设样本点对应的建模因子，建模因子包括植被指数、纹理特征和各原始波段；根据每个预设样本点的建模因子及实测水稻产量，训练水稻估产模型；采用水稻估产模型进行待估产区域的水稻估产。本发明采用哨兵2号高清遥感影像数据、并搭配高精度的水稻估产建模方法，能够大幅提高水稻估产准确性和可靠性，不仅在平原地区适用、对于丘陵地区也依然适用。

摘要： 本发明涉及一种基于无人机低空可见光图像和目标检测网络的小麦估产方法，包括：规划小麦地块的航点采样路线；获取无人机低空拍摄的高分辨率可见光图像，并进行预处理，建立第一训练集和第二训练集；分别构建基于小目标检测神经网络的小麦麦穗检测计数模型和小麦穗粒检测计数模型；计算所测地块小麦的预估产量。本发明无需进入小麦地块内采样，而且无需采摘小麦麦穗，通过无人机定点定高航拍采样的方式，大幅增加了采样范围和采样效率；通过构建基于目标检测神经网络的小麦麦穗检测计数模型和小麦穗粒检测计数模型，并依此来计算小麦产量，相比于传统的地面调查估产法，提高了估产的效率和准确率。

摘要： 本发明涉及农业智能检测技术领域，提供一种种植物估产方法、装置、电子设备和存储介质，方法包括：获取待估产区域的多时相遥感影像数据，待估产区域为待估产种植物所处的区域；将多时相遥感影像数据输入至产量预测模型，得到产量预测模型输出的产量预测结果；其中，产量预测模型用于基于对多时相遥感影像数据提取得到的植被指数的相对变化特征，进行产量预测；相对变化特征是基于对多时相遥感影像样本数据提取得到的物候变化特征，与样本种植物产量进行相关性分析确定的，相对变化特征为与样本种植物产量的相关性符合预设相关性要求的特征，样本种植物产量为多时相遥感影像样本数据对应的产量。本发明可以提高种植物估产的准确性。

摘要： 本发明公开了检测样本中生物标志物的试剂在制备乳腺癌患者化疗响应评估产品中的应用。本申请的第一方面提供检测样本中生物标志物的试剂在制备乳腺癌患者化疗响应评估产品中的应用，生物标志物包含BRD2、PARP8、MTUS1、TRAF1、ADAM11、RAX、DPT、AHSP、CSF3、CITED1、CLCA2、BUB1B、TSPYL5、ABCC3、SCAND1、PTGFR、ASXL1、PTGER4、MAP7D1和MDM4中的若干种。针对乳腺癌患者建立化疗响应的模型，通过获取乳腺癌患者的相关生物标志物的水平，应用该基因模型有效反映受试者的化疗响应，指导医疗方案。