近日，作物长势参数遥感监测关键技术和系统“作物长势参数遥感监测指标的筛选方法及系统”获得国家发明专利授权。河南省农业科学院农业信息技术研究所和中国农业科学院农业资源与农业区划研究所为权利人，郭燕、王来刚、贺佳、曾凯、杨鹏等为主要发明人。该项技术得到河南省重点研发专项和河南省农科院创新团队项目资助。

【背景意义】氮素是作物长势好坏的关键指示性参数，对作物的生理生化过程起着重要的调控作用，影响籽粒最终的产量和品质。合理的氮素供给可以促进作物生长，过量的氮素施用则会造成土壤、水体污染和温室气体过量排放等问题，快速无损的作物氮含量监测对农田精准管理、生态环境安全至关重要。

【切入点】机器学习模型对于多变量且变量之间共线性严重的情况下，虽然可以提升模型的精度，但是也带来了模型复杂、消耗算力过大的缺点，因此在保证精度的情况下，亟需创新剔除模型变量冗余信息，提高运算效率，简化模型。

【拟解决问题】本发明的目的解决作物长势参数机器学习模型变量冗余、消耗算力过大的问题，通过提取贡献最大的敏感特征变量构建植株氮含量预测模型，提高了模型运算效率。

【创新点】本发明通过对变量采用相关分析、共线性分析和变量压缩估计的多层级筛选，将冗余变量的系数压缩为0，模型的变量减少了2/3，精度与全变量基本持平。达到了变量简洁，模型压缩，运算效率提高的效果。