本发明提出一种多源异构农田大数据产量预测方法，包括：分别采集获取样本农田的多种属性及多种尺度的特征数据，对该特征数据进行预处理，构建为多源异构特征集；以卷积神经网络构建前端模型，并加入金字塔池化层，以使该前端模型在任意尺寸输入时都生成固定大小输出；以SVM预测器为后端模型，并将该前端模型的所有输出进行全连接，作为该后端模型的输入；将该前端模型与该后端模型连接构建为初始模型；以该多源异构特征集对该初始模型进行训练，得到产量预测模型；以该产量预测模型对目标农田进行产量预测，生成产量预测分布图。本发明还提出一种数据处理装置。
