The invention relates to a device for crop growth and population of multi spatial scale adaptive monitoring method, which comprises the following steps: the surface parameters monitoring crop morphological structure and physiological activity of population groups; based on the remote sensing estimation of growth parameters for quantitative characterization of the crop population structure and physiological activity of the population according to the surface parameters; the remote sensing estimation of growth parameters for assessment of crop population growth. Agronomy knowledge and vegetation response mechanism in the construction of remote sensing comprehensive quantitative characterization of crop population structure and population physiological activity can be estimated growth parameters combined with the invention, according to the remote sensing estimation of growth parameters formulated with spatial scale adaptive threshold partition strategy, extended quantitative classification methods of spatial scale threshold versatility and portability the beneficial effect of comprehensive, quantitative classification of crop population growing conditions.
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及农业遥感监测
，尤其涉及一种农作物群体长势多空间尺度自适应监测方法及装置。
技术介绍
在农业生产过程中，及时准确地获取区域农作物群体长势信息是进行农作物产量和品质预估的必要前提，也是快速有效地制定适宜的农业生产田间管理措施的重要依据。目前，遥感定量监测是获取区域农作物群体长势信息的主要途径，其以空间遥感技术获取的宏观区域地物电磁波信息为数据源，通过定量估算群体长势参量获取农作物长势信息。现有的遥感可估算农作物群体长势参量种类繁多，可以大致从群体形态结构和群体生理活性角度进行描述，其中群体形态结构表征参量主要表征农作物在近期生长发育中群体数量的多寡，如植被覆盖度、叶面积指数等；而群体生理活性表征参量则主要表征当前农作物群体的营养健康状况，如冠层叶片色素含量、冠层叶片色素密度等；此外，植被指数作为群体长势的快速定量评估指标，也在农业定量遥感领域应用广泛。考虑到农作物群体长势在不同的光照、温度、水分、气体、土壤等外界环境条...
【技术保护点】
一种农作物群体长势多空间尺度自适应监测方法及装置，其特征在于，包括以下步骤：监测农作物群体形态结构和群体生理活性的地表参量；根据所述地表参量构建用于综合定量表征所述农作物群体形态结构和群体生理活性的遥感可估算长势参量；根据所述遥感可估算长势参量对农作物群体长势进行评估。
【技术特征摘要】
1.一种农作物群体长势多空间尺度自适应监测方法及装置，其
特征在于，包括以下步骤：
监测农作物群体形态结构和群体生理活性的地表参量；
根据所述地表参量构建用于综合定量表征所述农作物群体形态
结构和群体生理活性的遥感可估算长势参量；
根据所述遥感可估算长势参量对农作物群体长势进行评估。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述监测农作物
群体形态结构和群体生理活性的地表参量，具体包括：
监测农作物群体的叶面积指数LAI和冠层叶绿素密度CCD。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述地
表参量构建用于综合定量表征所述农作物群体形态结构和群体生理
活性的遥感可估算长势参量，具体包括：
获取农作物群体的叶面积指数LAI和冠层叶绿素密度CCD；
根据所述叶面积指数LAI和冠层叶绿素密度CCD计算用于综合
定量表征所述农作物群体形态结构和群体生理活性的遥感可估算长
势参量，所述遥感可估算长势参量包括第一农作物长势监测指数
CGMI1和第二农作物长势监测指数CGMI2，其中：
CGMI1=LAI*CCD
CGMI2=CCDLAI]]>CGMI1用于表征单位土地面积内的所有叶片面积上的叶绿素含
量；
CGMI2用于表征单位叶片面积上的叶绿素含量。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述遥
感可估算长势参量对农作物群体长势进行评估，具体包括：
对所述第一农作物长势监测指数CGMI1和第二农作物长势监测
\t指数CGMI2进行具有空间尺度自适应能力的定量阈值划分；
根据所述定量阈值划分结果以所述CGMI1和CGMI2为坐标轴
绘制数值散点图；
根据落入所述数值散点图的所述CGMI1和CGMI2的数值对农
作物群体长势进行评估。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
当所述CGMI1和CGMI2的数值未落入所述数值散点图时，根
据预设的农作物群体长势评估体系对农作物群体长势进行评估。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述第一
农作物长势监测指数CGMI1和第二农作物长势监测指数CGMI2进
行具有空间尺度自适应能力的定量阈值划分，具体包括：
计算所述CGMI1的均值μ1和标准差σ1；
计算所述CGMI2的均值μ2和标准差σ2；
以μ1-σ...
【专利技术属性】
技术研发人员：王纪华，董莹莹，任东，董方敏，徐守志，
申请(专利权)人：三峡大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42
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