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龙图腾网获悉中国科学院空天信息创新研究院申请的专利一种作物数据处理方法及装置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：CN115730187B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202211431451.1，技术领域涉及：G06F17/18；该发明授权一种作物数据处理方法及装置是由覃星力;吴炳方;张淼;曾红伟;田富有;李远超设计研发完成，并于2022-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种作物数据处理方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种作物数据处理方法及装置，可以获得第一作物特征值；第一作物特征值为目标格网在目标时段内的作物特征值；将第一作物特征值输入到训练好的作物产量回归模型中，获得由作物产量回归模型输出的第一作物产量初始值；第一作物产量初始值为目标格网在目标时段内的作物产量初始值，第一作物产量初始值是作物产量回归模型对第一作物特征值进行回归分析而生成的；基于第一作物产量初始值，确定第一作物产量最终值；其中，第一作物产量最终值为目标格网在目标时段内的作物产量最终值。本发明可以有效实现对格网的作物产量值的确定，获得格网作物产量数据，有效增强格网作物产量数据生成的可靠性。

本发明授权一种作物数据处理方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种作物数据处理方法，其特征在于，包括： 获得第一作物特征值；其中，所述第一作物特征值为目标格网在目标时段内的作物特征值； 将所述第一作物特征值输入到训练好的作物产量回归模型中，获得由所述作物产量回归模型输出的第一作物产量初始值；其中，所述第一作物产量初始值为所述目标格网在所述目标时段内的作物产量初始值，所述第一作物产量初始值是所述作物产量回归模型对所述第一作物特征值进行回归分析而生成的； 基于所述第一作物产量初始值，确定第一作物产量最终值；其中，所述第一作物产量最终值为所述目标格网在所述目标时段内的作物产量最终值； 所述目标格网为目标区域中的一个格网；所述基于所述第一作物产量初始值，确定第一作物产量最终值，包括：获得第二作物产量初始值，所述第二作物产量初始值包括所述目标区域中除所述目标格网之外的格网在所述目标时段内的作物产量初始值；计算所述第二作物产量初始值与所述第一作物产量初始值的和值；计算第一作物产量初始值与所述和值的比值；确定所述目标区域在所述目标时段内的作物产量统计总值；将所述作物产量统计总值与所述比值的乘积确定为所述第一作物产量最终值； 在所述将所述第一作物特征值输入到训练好的作物产量回归模型中之前，所述作物数据处理方法还包括：获得与所述目标区域相关的多个样本集；基于所述多个样本集生成组合样本集；利用所述组合样本集，训练出所述作物产量回归模型； 所述获得与所述目标区域相关的多个样本集，包括：获得第一样本集、第二样本集、第三样本集和第四样本集；其中，所述第一样本集为所述目标区域的同纬度区域在所述目标时段内的样本集，所述第二样本集为所述目标区域的相邻区域在第一时段内的样本集，所述第三样本集为所述目标区域在第二时段内的样本集，所述第四样本集为所述目标区域在所述目标时段内的样本集，所述第一样本集、第二样本集和第三样本集中的格网样本包括作物特征值和作物产量值，所述第四样本集中的格网样本包括作物特征值； 所述基于所述多个样本集生成组合样本集，包括：利用迁移学习算法，从所述第一样本集和所述第二样本集中，筛选出与所述第四样本集的匹配度不低于预设匹配度阈值的目标格网样本；将所述目标格网样本与所述第三样本集进行合并，以生成所述组合样本集；所述利用所述组合样本集，训练出所述作物产量回归模型，包括：利用所述组合样本集，训练出用于回归分析出作物产量值的多个待评估模型；分别评估各所述待评估模型的模型性能；将模型性能最佳的所述待评估模型确定为所述作物产量回归模型。

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