摘要
本发明提供了一种基于土壤参数反演的农田产量预测方法及系统,所述方法具体为:通过地面穿透雷达与激光雷达分别采集目标农田的土壤剖面信息和地表三维信息,并基于水分‑孔隙度反演模型精准反演土壤的含水量与孔隙度,从而构建高精度的三维土壤分布模型,结合作物生长监测数据,建立农田产量预测模型,量化土壤结构特性、作物生长指标与气象因素之间的关系,实现高精度农田产量预测。本发明通过双孔隙结构的精确建模及多元线性回归预测模型的优化,使产量预测更加准确可靠,特别适用于不同土壤类型及气象条件下的农田管理。
技术关键词
土壤参数反演
产量预测方法
地面穿透雷达
农田
土壤体积含水量
孔隙度反演
土壤属性值
孔隙结构
迭代优化算法
采样点
数据
衰减特性反演
激光雷达
多元线性回归模型
回归预测模型
线性插值方法
饱和度
作物生育期
反演土壤
叶面积指数
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温度植被干旱指数
制图方法
时间序列遥感影像
盐分
地形特征
农业面源污染
污染源识别
贡献率
图谱
语义关系推理
农机自动驾驶
农业机器人
策略
训练机器人
动态课程
优化布设方法
排水渠
农田
地形特征
联合损失函数