基于叶绿素荧光和深度学习的玉米产量预测方法及系统

本发明公开了一种基于叶绿素荧光和深度学习的玉米产量预测方法及系统，所述方法包括：获取目标区域的过去连续多年的产量预测相关数据，并对上述产量预测相关数据进行预处理；根据预设阈值筛选热干年份的产量预测相关数据，基于热干年份的产量预测相关数据构建胁迫条件下的训练数据集；构建深度神经网络模型，采用训练数据集对深度神经网络模型进行训练、验证和测试，得到基于DNN的玉米产量预测模型；将待预测数据输入至训练好的玉米产量预测模型，输出玉米产量预测结果，并生成空间分布图。本发明预测结果与官方统计数据的空间分布吻合度显著优于传统方法，为极端气候条件下的精准农业决策提供了可量化、低成本的解决方案。