电子信息技术

本发明提供了一种基于随机森林模型的训练方法、小麦识别方法和训练系统，涉及计算机应用技术的技术领域，包括：获取随机森林模型，其中，随机森林模型包括多颗决策树；获取多个训练样本数据，训练样本数据包括类别数据和特征样本数据；依次将多个训练样本数据输入随机森林模型，获得多个预测数据；根据多个预测数据和多个类别数据计算随机森林模型的精度；根据精度对随机森林模型进行优化，获得调优随机森林模型，缓解了利用遥感技术对地物识别效率低的技术问题。

1.该技术在小麦精准种植领域具有重要应用价值，通过随机森林模型可实现高精度的麦田识别与长势监测。其多源数据融合能力能够克服复杂农田环境的干扰，为小麦播种面积统计、产量预估等农情监测任务提供可靠的技术手段，助力现代农业管理决策。

2.在智慧农业装备研发中，该技术为农机智能化作业提供了核心算法支持。通过实时识别田块边界和作物分布，可指导无人农机实现精准播种、变量施肥等自动化作业，显著提升农业生产效率并降低资源浪费。

3.该技术同样适用于农业保险和灾害评估领域。其客观准确的识别结果能够快速核定受灾面积和损失程度，为农业保险定损理赔提供科学依据，同时帮助政府部门及时掌握灾情信息并制定救灾方案。

本发明实施例提供了一种基于随机森林模型的训练方法、小麦识别方法和训练系统，包括：获取随机森林模型，其中，随机森林模型包括多颗决策树；获取多个预测样本数据，预测样本数据包括类别数据和特征样本数据；依次将多个预测样本数据输入随机森林模型，获得多个预测数据；根据多个预测数据和多个类别数据计算随机森林模型的精度；根据精度对随机森林模型进行优化，获得调优随机森林模型，缓解了利用遥感技术对地物识别效率低的技术问题。