一种基于深度学习的灌区水稻产量估算方法及系统

本发明提供一种基于深度学习的灌区水稻产量估算方法及系统，包括：采集目标灌区的卫星遥感影像、无人机多光谱遥感影像和地面气象站数据，生成作物信息图像数据集；对所述作物信息图像数据集进行遥感语义分割以及基于深度学习网络模型处理，提取水稻生理指标；采用AquaCrop‑EnKF数据同化方法，基于所述水稻生理指标，采用EnKF方法对AquaCrop模型进行参数校正；对目标灌区进行区域尺度产量估算，结合AquaCrop模型的生长模拟结果，得到目标灌区范围内水稻最终产量。本发明克服了传统作物估产方法在数据获取周期长、人工成本高等方面的局限性，同时避免传统统计模型和经验公式精度不足、对环境适应性差的缺点。