基于网格搜索PCA-SVR-RF模型的小麦赤霉病等级预测方法及系统

本申请涉及农业病虫害预测技术领域，提供了一种基于网格搜索PCA‑SVR‑RF模型的小麦赤霉病等级预测方法及系统。该预测方法中，通过对气象因子进行主成分分析降维，得到具有代表性的气象主成分，从而有效减少冗余信息，提升数据处理的效率和模型训练的准确性；通过第一等级预测模型的预测结果与等级样本数据的融合，对特征数据进行扩展，增强第二等级预测模型的输入数据的多样性，有效提升小麦赤霉病等级预测的准确性与泛化能力，实现对区域范围内小麦赤霉病等级的高效监测与精准预测，在大范围农业生产中极具适用性，为小麦赤霉病的早期预警与科学防治提供技术支撑，为农业管理提供实时有效的病害预警信息。