耦合集成学习筋型修正和数据同化的冬小麦品质监测方法及装置

本申请公开了一种耦合集成学习筋型修正和数据同化的冬小麦品质监测方法及装置，涉及农作物品质监测领域。所述方法包括：对获取的信息数据进行预处理，并基于分类模型确定目标监测区域内的冬小麦种植区，将冬小麦种植区划分为不同的筋型品种区；采用机器学习回归模型进行品质相关作物参数的反演和提取，得到作物参数时间序列；基于作物生长模型确定所述筋型品种区的模拟状态量时间序列；根据作物参数时间序列以及模拟状态量时间序列，进行多变量协同数据同化处理，根据同化后的数据驱动作物生长模型至冬小麦成熟收获期，并基于修正因子对筋型品种区内的冬小麦进行GPC修正预测，以表征冬小麦籽粒的品质。本申请旨在提高区域冬小麦品质监测精度。