基于多光谱与机器学习的马铃薯产量预测模型构建方法

本发明公开了基于多光谱与机器学习的马铃薯产量预测模型构建方法，属于农作物产量预测技术领域，包括以下步骤：S1、多源数据采集处理；S2、初步构建马铃薯产量预测模型，并对马铃薯产量预测模型进行不确定性分析；S3、基于S2中获得的不确定性分析结果融合S1中采集的多源数据构建最佳的马铃薯产量预测模型。本发明采用上述的基于多光谱与机器学习的马铃薯产量预测模型构建方法，可有效降低模型输入引起的不确定性，光谱特征结合纹理特征能提升模型稳定性，融合冠层覆盖度能进一步提升模型精度。