遥感、作物模型与气象预报融合的作物成熟期预测方法技术
【技术实现步骤摘要】
遥感、作物模型与气象预报融合的作物成熟期预测方法
本专利技术属于农业遥感领域，具体涉及一种遥感、作物模型与气象预报融合的作物成熟期预测方法。
技术介绍
传统的成熟期预测方法是以野外观测为基础的目视观察法，即直接通过地面定点观测作物的生长状况来预判成熟情况，但由于区域局限性强，同时需要消耗大量的时间及人力物力，难以获得尺度范围作物成熟期的空间分布信息。近年来，大量研究通过建立基于气象数据的统计模型，研究温度、光周期、降水等因子对作物的影响，进而预测作物的成熟期，该模型虽简单易用，但驱动参数少，难以描述地块性质差异的影响，不适宜大范围推广。除此之外，由于气候变化的影响，基于历史气象数据建立的统计分析模型不能准确地描述未来的气候情况。还有一些研究利用卫星遥感数据监测作物的一个或多个物候指标的动态变化来预测其成熟期，但单纯的遥感方法对遥感数据的时间和空间分辨率都有严格要求，受到云和卫星轨道的影响，获取大区域作物关键生育期所需的中等分辨率遥感数据难以在数据质量上满足要求。另一种方法是通过作物生长模型的模拟，从作物生长机理出发描述作物生长发育与产量形成的过程，并以作物产量或品...
【技术保护点】
一种遥感、作物模型与气象预报融合的作物成熟期预测方法，其特征在于，具体步骤如下：S1、根据气象数据、种植模式和产量水平等对作物种植区域进行分区；S2、基于农业气象站点观测数据，标定各分区作物生长的WOFOST模型参数；S3、收集反映作物关键生育期的空间分辨率500米、步长4天的MODIS LAI产品并合成时间序列曲线，运用滤波方法消除云的污染；S4、在全局敏感性分析的基础上，筛选出对成熟期敏感的参数，构建基于归一化的MODIS LAI和WOFOST模拟LAI的代价函数，采用SCE‑UA算法最小化代价函数，获得优化参数数据集；S5、用S4所得优化参数数据集驱动WOFOST作物...
【技术特征摘要】
1.一种遥感、作物模型与气象预报融合的作物成熟期预测方法，其特征在于，具体步骤如下：S1、根据气象数据、种植模式和产量水平等对作物种植区域进行分区；S2、基于农业气象站点观测数据，标定各分区作物生长的WOFOST模型参数；S3、收集反映作物关键生育期的空间分辨率500米、步长4天的MODISLAI产品并合成时间序列曲线，运用滤波方法消除云的污染；S4、在全局敏感性分析的基础上，筛选出对成熟期敏感的参数，构建基于归一化的MODISLAI和WOFOST模拟LAI的代价函数，采用SCE-UA算法最小化代价函数，获得优化参数数据集；S5、用S4所得优化参数数据集驱动WOFOST作物生长模型，并将TIGGE集合预报数据作为WOFOST未来时段的气象输入，提前10天预测作物成熟期；S6、逐格网单元运行S5，生成区域作物成熟期预测空间分布图，指导农作物的及时采收。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1中对冬小麦种植区进行分区的方法如下：先分别建立区域多年环境指标均值与每年环境指标值数据库，经比较R方和半偏R方值，确定区域聚类数目；将区域划分为多个固定形状大小的地理网格，对这些地理网格每年的环境指标值均进行K-means属性聚类，多年间出现次数最高的类作为地理网格最终归属类别，然后进行空间连续性调整，得到时空型区划结果。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述地理网格属于类别i的概率pi如下公式(1)所示：4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S3中所采用的滤波方法是Savitzky-Golay滤波，保留高的数值而减少异常值，滤波过程按公式(2)求得:式(2)中Y*表示滤波后的LAI值；Y表示LAI的原始值；m为窗口的半径；C表示第i个LAI值的滤波系数；N为卷积数目；窗口的宽度为2m+1。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S4所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄健熙，朱德海，张晓东，陈英义，张超，苏伟，高欣然，
申请(专利权)人：中国农业大学，
类型：发明
国别省市：北京,11
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