一种基于遥感和地理信息的烟田烟草品质监测预报方法技术

本发明专利技术提供一种基于遥感和地理信息的烟田烟草品质监测预报方法，该方法通过遥感定量分析手段监测烟田烟草各关键生育期的影响烟田烟草品质形成的关键因素(土壤有效含水量、烟田烟草长势、植株含水量)及其障碍因子(烟田烟草倒伏、烟田烟草病虫害、关键生育期的严重胁迫环境条件，如烟田烟草灌浆期过高的冠层温度和过多的降雨等)，并将障碍因子发生地块从优质烟田烟草区域中排除；然后通过烟田烟草品质监测预报模型实现对烟田烟草品质正常区域内烟田烟草的品质状况。因此，该方法能够同时检测出影响烟田烟草品质形成的障碍因子分布区域及影响程度和烟田烟草品质特性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及烟田地理信息
，更具体地，涉及一种基于遥感和地理信息的烟田烟草品质监测预报方法。
技术介绍
遥感(RemoteSensing，RS)是不直接接触物体本身，从远处通过仪器(传感器)探测和接收来自目标物体的信息(如电场、磁场、电磁波、地震波等信息)，经过信息的传输及其处理分析，识别物体的属性及其分布等特征的技术。近些年来，RS迅速发展，大量高空间分辨率、高时间分辨率和高光谱分辨率影像广泛应用于资源环境、农业、军事等领域。利用RS可以实时、大范围、无破坏地探测地表状况，实现了由“点状信息”向“面状信息”的革命。利用遥感监测作物品质可以有两种方法：一是直接法，二是间接法。对于烟叶，其叶片是经济产量的重要组成部分，叶片内部的生化组分如氮素(可以换算成粗蛋白质)等是评价品质的重要指标，可以直接建立某个时相下遥感数据与叶片生化组分间的相关关系，进而评估其品质状况。然而决定烟草品质的因素是复杂的。一方面是影响烟草品质的生化组分的多样性；另一方面是决定品质形成的遗传与环境作用的复杂性。将烟田的地理环境与遥感技术结合可实现较为准确的监测预报结果。
技术实现思路
本专利技术提供一种基于遥感和地理信息的烟田烟草品质监测预报方法，该方法运用遥感和地理信息系统监测烟田烟草品质形成的关键因子及病虫害，并利用影响品质形成的主要因子进行综合评价实现烟田烟草品质的无损监测预报，实现了实时、大面积的烟田烟草品质监测预报。为了达到上述技术效果，本专利技术的技术方案如下：一种基于遥感和地理信息的烟田烟草品质监测预报方法，包括利用中高分辨率多光谱遥感影像监测烟田烟草生化组分和障碍因子，利用地理信息系统技术，结合烟田烟草栽培农艺学模型和知识评价预报烟田烟草品质，依次包括以下步骤：(1)烟田烟草种植面积提取，根据多时相NDVI和历年烟田烟草种植分布、土地利用、土地覆盖和地形提取烟田烟草种植面积；(2)烟田烟草品质监测模型相关遥感参量反演及影响烟田烟草品质形成主要因素的监测；(3)烟田烟草品质障碍因子监测与排除，障碍因子包括烟田烟草倒伏、烟田烟草病虫害、关键生育期的严重胁迫环境条件，如烟田烟草灌浆期过高的冠层温度和过多的降雨；(4)遥感模型与农学模型链接，建立烟田烟草品质形成主要影响因素与反映烟田烟草长势、营养状况的遥感参量之间的联系，通过模型链接能够利用遥感影像及时获得反映烟田烟草生理生化和土壤环境状况，构建相关链接模型；(5)对监测预报区域内进行烟田烟草品质综合评价，输出烟田烟草品质监测预报结果。进一步地，步骤(2)中，通过烟田烟草生长的生理学原理，利用中高分辨率多光谱遥感影像监测烟田烟草植株水分和冠层温度及土壤有效含水量。进一步地，步骤(3)中，利用中高分辨率多光谱遥感影像监测烟田烟草倒伏。进一步地，步骤(3)中，从烟田烟草种植区域中将存在品质形成障碍因子区域从品质正常区域中排除，障碍因子包括烟田烟草病虫害、关键生育期的严重胁迫环境条件，烟田烟草灌浆期过高的冠层温度和过多的降雨。进一步地，步骤(4)中，建立烟田烟草品质形成主要影响因素与反映烟田烟草长势、营养状况的遥感参量之间的联系，链接遥感模型与农学模型，构建烟田烟草品质遥感监测链接模型。进一步地，步骤(5)中，选择品种、长势、植株含水量、土壤有效含水量、土壤质地五个因子作为不同生育期烟田烟草品质综合评价因子，建立烟田烟草品质综合评价预报。与现有技术相比，本专利技术技术方案的有益效果是：本专利技术方法通过遥感定量分析手段监测烟田烟草各关键生育期的影响烟田烟草品质形成的关键因素(土壤有效含水量、烟田烟草长势、植株含水量)及其障碍因子(烟田烟草倒伏、烟田烟草病虫害、关键生育期的严重胁迫环境条件，如烟田烟草灌浆期过高的冠层温度和过多的降雨等)，并将障碍因子发生地块从优质烟田烟草区域中排除；然后通过烟田烟草品质监测预报模型实现对烟田烟草品质正常区域内烟田烟草的品质状况。因此，该方法能够同时检测出影响烟田烟草品质形成的障碍因子分布区域及影响程度和烟田烟草品质特性。附图说明图1为本专利技术方法流程图。具体实施方式附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。下面结合附图和实施例对本专利技术的技术方案做进一步的说明。实施例1如图1所示，一种基于遥感和地理信息的烟田烟草品质监测预报方法，包括利用中高分辨率多光谱遥感影像监测烟田烟草生化组分和障碍因子，利用地理信息系统技术，结合烟田烟草栽培农艺学模型和知识评价预报烟田烟草品质，依次包括以下步骤：(1)烟田烟草种植面积提取，根据多时相NDVI和历年烟田烟草种植分布、土地利用、土地覆盖和地形提取烟田烟草种植面积；(2)烟田烟草品质监测模型相关遥感参量反演及影响烟田烟草品质形成主要因素的监测；(3)烟田烟草品质障碍因子监测与排除，障碍因子包括烟田烟草倒伏、烟田烟草病虫害、关键生育期的严重胁迫环境条件，如烟田烟草灌浆期过高的冠层温度和过多的降雨；(4)遥感模型与农学模型链接，建立烟田烟草品质形成主要影响因素与反映烟田烟草长势、营养状况的遥感参量之间的联系，通过模型链接能够利用遥感影像及时获得反映烟田烟草生理生化和土壤环境状况，构建相关链接模型；(5)对监测预报区域内进行烟田烟草品质综合评价，输出烟田烟草品质监测预报结果。步骤(2)中，通过烟田烟草生长的生理学原理，利用中高分辨率多光谱遥感影像监测烟田烟草植株水分和冠层温度及土壤有效含水量。步骤(3)中，利用中高分辨率多光谱遥感影像监测烟田烟草倒伏。步骤(3)中，从烟田烟草种植区域中将存在品质形成障碍因子区域从品质正常区域中排除，障碍因子包括烟田烟草病虫害、关键生育期的严重胁迫环境条件，烟田烟草灌浆期过高的冠层温度和过多的降雨。步骤(4)中，建立烟田烟草品质形成主要影响因素与反映烟田烟草长势、营养状况的遥感参量之间的联系，链接遥感模型与农学模型，构建烟田烟草品质遥感监测链接模型。步骤(5)中，选择品种、长势、植株含水量、土壤有效含水量、土壤质地五个因子作为不同生育期烟田烟草品质综合评价因子，建立烟田烟草品质综合评价预报。本专利技术方法通过遥感定量分析手段监测烟田烟草各关键生育期的影响烟田烟草品质形成的关本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于遥感和地理信息的烟田烟草品质监测预报方法，其特征在于，包括利用中高分辨率多光谱遥感影像监测烟田烟草生化组分和障碍因子，利用地理信息系统技术，结合烟田烟草栽培农艺学模型和知识评价预报烟田烟草品质，依次包括以下步骤：(1)烟田烟草种植面积提取，根据多时相NDVI和历年烟田烟草种植分布、土地利用、土地覆盖和地形提取烟田烟草种植面积；(2)烟田烟草品质监测模型相关遥感参量反演及影响烟田烟草品质形成主要因素的监测；(3)烟田烟草品质障碍因子监测与排除，障碍因子包括烟田烟草倒伏、烟田烟草病虫害、关键生育期的严重胁迫环境条件，如烟田烟草灌浆期过高的冠层温度和过多的降雨；(4)遥感模型与农学模型链接，建立烟田烟草品质形成主要影响因素与反映烟田烟草长势、营养状况的遥感参量之间的联系，通过模型链接能够利用遥感影像及时获得反映烟田烟草生理生化和土壤环境状况，构建相关链接模型；(5)对监测预报区域内进行烟田烟草品质综合评价，输出烟田烟草品质监测预报结果。

【技术特征摘要】
1.一种基于遥感和地理信息的烟田烟草品质监测预报方法，其特征在于，
包括利用中高分辨率多光谱遥感影像监测烟田烟草生化组分和障碍因子，利用地
理信息系统技术，结合烟田烟草栽培农艺学模型和知识评价预报烟田烟草品质，
依次包括以下步骤：
(1)烟田烟草种植面积提取，根据多时相NDVI和历年烟田烟草种植分布、
土地利用、土地覆盖和地形提取烟田烟草种植面积；
(2)烟田烟草品质监测模型相关遥感参量反演及影响烟田烟草品质形成主要
因素的监测；
(3)烟田烟草品质障碍因子监测与排除，障碍因子包括烟田烟草倒伏、烟田
烟草病虫害、关键生育期的严重胁迫环境条件，如烟田烟草灌浆期过高的冠层温
度和过多的降雨；
(4)遥感模型与农学模型链接，建立烟田烟草品质形成主要影响因素与反映
烟田烟草长势、营养状况的遥感参量之间的联系，通过模型链接能够利用遥感影
像及时获得反映烟田烟草生理生化和土壤环境状况，构建相关链接模型；
(5)对监测预报区域内进行烟田烟草品质综合评价，输出烟田烟草品质监测
预报结果。
2.根据权利要求1所述的基于遥感和地理信息的烟田烟草品质监测预报方
法，其特征在于，步骤(2)中，通过烟田烟草生长的...

【专利技术属性】
技术研发人员：樊风雷，钟超，李清干，杨墩华，严玛丽，程图艺，陈泽鹏，郭治兴，
申请(专利权)人：中国烟草总公司广东省公司，华南师范大学，广东烟草梅州市有限公司梅县分公司，广东省生态环境与土壤研究所，
类型：发明
国别省市：广东;44