买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国农业大学申请的专利粒子滤波数据同化的区域作物产量估测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116011635B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211690110.6，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权粒子滤波数据同化的区域作物产量估测方法及系统是由黄健熙;宋健健;黄海;卓文;吴妍潼;苏伟;刘峻明;李俐;李雪草;苗双喜设计研发完成，并于2022-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本粒子滤波数据同化的区域作物产量估测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种粒子滤波数据同化的区域作物产量估测方法及系统，方法包括：在作物关键生育期内，按照固定时间间隔运行每个粒子，直至每个粒子都运行到作物成熟期为止，并获取每个粒子输出的第一LAI；根据后验概率密度函数、更新后的每个第一LAI和似然函数，更新每个粒子的初始权重，得到每个粒子的更新权重；在粒子散度小于预设值的情况下，对初始粒子集合中的每个粒子重采样，更新初始粒子集合；在每个粒子运行到作物成熟期的情况下，根据每个粒子的作物产量和最终权重，获取作物产量的估测值。本发明能够提高粒子的顺序采样效率，降低重采样次数，保持了粒子输入参数的多样性，同时提高了对作物产量预测的速度和精度。

本发明授权粒子滤波数据同化的区域作物产量估测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种粒子滤波数据同化的区域作物产量估测方法，其特征在于，包括： 在作物关键生育期内，按照固定时间间隔运行初始粒子集合中的每个粒子，直至每个粒子都运行到作物成熟期为止，并获取所述每个粒子输出的第一叶面积指数LAI，所述初始粒子集合中的每个粒子是根据作物生长模型和所述作物生长模型的关键参数的后验样本集合得到的，所述后验样本集合通过对所述作物生长模型的关键参数进行标定后得到的，所述关键参数为所述作物生长模型中与区域内的作物产量相关的参数； 根据所述每个粒子模拟LAI误差的后验概率密度函数、更新后的每个第一LAI和似然函数，更新每个粒子的初始权重，得到每个粒子的更新权重，所述更新后的每个第一LAI是根据每个第一LAI的提议过渡概率密度函数对所述每个第一LAI进行更新后得到的，所述似然函数为高斯分布的概率密度函数，所述似然函数的均值为第一集合中所有第二LAI的均值，所述似然函数的方差为所述所有第二LAI的方差，所述第一集合为区域内作物的第二LAI组成的集合，所述第二LAI是通过将所述作物关键生育期内的第三LAI添加高斯噪声后得到的，所述第三LAI为从目标产品中获取的作物关键生育期内的作物的LAI；所述每个第一LAI的提议过渡概率密度函数的获取方式，包括：将所述第一集合和第二集合输入到集合卡尔曼滤波算法，得到每个第一LAI的所述提议过渡概率密度函数，所述第二集合为所述每个粒子输出的第一LAI组成的集合；每个粒子的更新权重的计算公式为： ； 其中，为第个粒子的更新权重，为更新后第个粒子的LAI值，为GLASS250_mLAI产品提供的LAI观测值，为似然函数，为WOFOST模拟LAI误差的后验概率密度函数，为提议过渡概率密度函数，为第个粒子的初始权重； 在粒子散度小于预设值的情况下，对所述初始粒子集合中的每个粒子重采样，更新所述初始粒子集合，所述预设值是根据粒子数量的预设比例确定的，所述粒子散度是根据所述每个粒子的更新权重确定的；所述粒子散度的计算公式为： ； 其中，表示粒子散度，为初始粒子集合中的粒子数量； 在每个粒子运行到所述作物成熟期的情况下，根据每个粒子输出的作物产量和每个粒子的最终权重，获取所述作物产量的估测值，所述最终权重是根据所述作物成熟期时的每个粒子对应的更新权重确定的。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国农业大学，其通讯地址为：100193 北京市海淀区圆明园西路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。