一种基于多因素调控的果实产量预测系统

本发明公开了一种基于多因素调控的果实产量预测系统，该系统综合考虑了气象数据、自然灾害预估、管理措施等多种影响因素，通过数据驱动的方式预测荔枝园区的产量变化。其预测方式并非简单识别或纯数据推测，结合机器学习和深度学习技术，能够有效的提高荔枝产量预估的精确度。该系统特点在于结合了园区历年产值数据、气象数据和极端天气情况，通过机器学习的方式实现大范围园区的产量预测。在此基础上，还引入无人机和巡检机器人等进行日常巡检，以获取更全面的园区信息，通过建立的大型模型与这些数据进行整合，实现园区每个小区块的精准产量预测。本发明通过上述整合，有利于为园区实现更加完善的果园智能化管理提供有力支持。