一种大田光合参数预测方法、设备、介质及产品

本申请公开了一种大田光合参数预测方法、设备、介质及产品，涉及农业智能化监测领域，该方法包括通过获取待预测大田设定区域的可见光图像和多光谱图像；根据可见光图像和多光谱图像，利用大田光合参数预测模型，确定待预测大田设定区域的光合参数；其中，大田光合参数预测模型是利用训练数据集结合梯度归一化算法对改进的卷积神经网络进行训练得到的；训练数据集包括训练用大田的可见光影像和多光谱影像以及对应的光合参数；改进的卷积神经网络是将卷积神经网络中残差模块的卷积层替换为深度可分离卷积层得到的，且改进的卷积神经网络为多输出。本申请提高了光合参数预测的效率和准确性。