摘要
本发明涉及灾害损失检测技术领域,特别涉及一种目标作物复合高温干旱灾害损失检测方法以及系统,在基于研究区域的若干个栅格的目标作物单产数据、地理坐标数据以及所述栅格的若干个日期的目标作物生长因素数据训练机器学习得到作物单产预测模型的基础上,构建理想天气情景以及复合高温干旱情景对应的目标作物生长因素数据进而分别驱动作物单产预测模型,获得理想天气情景以及复合高温干旱情景对应的目标作物单产预测数据,将获得的理想天气情景以及复合高温干旱情景下对应的目标作物单产预测数据进行差值处理,获得目标作物复合高温干旱灾害损失值,反映了复合高温干旱胁迫下的目标作物单产损失,为保障国家粮食安全提供科学依据。
技术关键词
作物单产
栅格
植被叶面积指数
数据
情景
日期
天气
气象
损失检测系统
模型训练模块
保障国家
处理器
序列
相对湿度
计算机设备
存储器
坐标
风速
光照
系统为您推荐了相关专利信息
注意力机制
双向特征金字塔
变电设备
模块
传播算法
界面探测方法
近钻头
决策
声波系统
随钻测量技术
处理单元
数据收集器
多核处理器
内存访问模式
机器学习模型
大语言模型
样本
更新模型参数
生成数据集
实体消歧技术
数据同化方法
协方差矩阵
集合卡尔曼滤波
计算机执行指令
代表