[发明专利]基于卫星与无人机遥感结合的作物生长预测系统及方法

权利要求书

1.基于卫星与无人机遥感结合的作物生长预测系统，其特征在于，所述作物生长预测系统包括无人机低空遥感端、卫星高空遥感端和农业物联网地面控制中心：

所述无人机低空遥感端用于采集农业物联网预设种植区域的低空遥感图像，并实时发给农业物联网地面控制中心；

所述卫星高空遥感端用于采集农业物联网预设种植区域的高空遥感图像，并实时发给农业物联网地面控制中心；

农业物联网地面控制中心包括：

第一特征提取单元，用于对来自所述无人机低空遥感端的低空遥感图像进行特征提取，以获得第一图像特征；

第二特征提取单元，用于对来自所述卫星高空遥感端的高空遥感图像进行特征提取，以获得第二图像特征；

作物生长信息获取单元，用于获得所述农业物联网预设种植区域对应的种植作物的种植信息，以及获得所述农业物联网预设种植区域对应的种植作物的实际产量，其中，所述种植信息包括播种时间、播种量、施肥时间、每次施肥量、给水时间、每次给水量、除虫时间以及每十天平均叶面积指数；

预测模型训练单元，用于将所述第一图像特征、所述第二图像特征和所述农业物联网预设种植区域对应的种植作物的种植信息以及实际产量作为训练样本，对预定的产量预测模型进行训练；

预测单元，用于根据当前待预测的低空遥感图像和高空遥感图像、待预测作物的种植信息以及训练好的所述产量预测模型，获得所述待预测作物的预测产量。

2.根据权利要求1所述的基于卫星与无人机遥感结合的作物生长预测系统，其特征在于，所述产量预测模型采用光谱复合估产模型。

3.根据权利要求1所述的基于卫星与无人机遥感结合的作物生长预测系统，其特征在于，在对预定的产量预测模型进行训练的步骤中，使得由所述产量预测模型所得到的所述农业物联网预设种植区域对应的种植作物的预测产量与其实际产量之差小于预定阈值。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的基于卫星与无人机遥感结合的作物生长预测系统，其特征在于，

通过服务器端将历史数据中的每组低空遥感图像和高空遥感图像作为输入，将历史数据中每组低空遥感图像和高空遥感图像对应的真实产量等级作为输出，训练预定卷积神经网络模型，将训练好的所述预定卷积神经网络模型作为第一预测模型；其中，历史数据包括多组低空遥感图像和高空遥感图像以及和每一组低空遥感图像和高空遥感图像相对应的真实产量等级、对应的天气数据和对应的虫害数据；

利用所述第一预测模型获得历史数据中的每组低空遥感图像和高空遥感图像对应的第一预测产量等级，将所述历史数据中的每组低空遥感图像和高空遥感图像对应的第一预测产量等级、对应天气数据以及对应虫害数据作为输入，将所述历史数据中每组低空遥感图像和高空遥感图像对应的真实产量等级作为输出，训练预定BP神经网络模型，将训练好的所述预定BP神经网络模型作为第二预测模型；

将当前待预测的低空遥感图像和高空遥感图像输入所述第一预测模型，获得所述当前待预测的低空遥感图像和高空遥感图像所对应的第一预测产量等级；

将所述当前待预测的低空遥感图像和高空遥感图像所对应的第一预测产量等级、所述当前待预测的低空遥感图像和高空遥感图像所对应的天气数据和虫害数据输入所述第二预测模型，获得所述当前待预测的低空遥感图像和高空遥感图像所对应的第二预测产量等级；

利用所述当前待预测的低空遥感图像和高空遥感图像确定对应的相似案例，基于所述相似案例的真实产量与获得的所述当前待预测的低空遥感图像和高空遥感图像所对应的第二预测产量等级，计算所述当前待预测的低空遥感图像和高空遥感图像对应的预测产量数值。