摘要
本发明提供一种玉米作物系数测算方法、装置、设备、介质及程序产品,涉及农业生产技术领域,所述方法包括:在玉米处于苗期到穗期的生长阶段时,将第一环境数据、第一表层土壤含水量和冠层覆盖率进行合并后,分别输入到随机森林模型、XGBoost模型和第一深度神经网络模型进行投票融合,得到苗期到穗期对应的第一作物系数的测算结果;在玉米处于花粒期到收获期的生长阶段时,将第二环境数据、第二表层土壤含水量和叶面积指数进行合并后,分别输入到支持向量机、梯度提升决策树模型和第二深度神经网络模型进行投票融合,得到花粒期到收获期对应的第二作物系数的测算结果。本发明提升了玉米作物系数的测算准确性。
技术关键词
深度神经网络模型
XGBoost模型
梯度提升决策树
随机森林模型
空间金字塔
叶面积指数
支持向量机
玉米
多元线性回归模型
覆盖率
注意力
数据
非暂态计算机可读存储介质
阶段
图像
输入模块
处理器
计算机程序产品
相对湿度
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红绿灯状态信息
红灯
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路口电警
样本
构建机器学习模型
随机森林模型
员工离职倾向预测
企业人力资源管理
慢性乙型肝炎患者
加密策略
诊疗数据
数据采集模块
梯度提升决策树
LSTM模型
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