一种基于多光谱影像的土壤湿度预测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于多光谱影像的土壤湿度预测方法，包括在样方区域内确定多个采样点，在第一时刻获取第一遥感指数和所述多个采样点的地形数据及第一土壤湿度数据；以所述第一遥感指数和所述地形数据为自变量、所述第一土壤湿度数据为因变量，根据最小二乘法建立所述自变量和所述因变量的映射关系；在第二时刻获取第二遥感指数，并基于所述映射关系和所述第二遥感指数，得到第二时刻所述多个采样点的土壤湿度数据，以预测所述所述样方区域的土壤湿度。本申请建立遥感指数与样方区域的映射关系，根据映射关系可时时推测样方区域的土壤湿度数据，为因地制宜实现土壤水分科学管理提供决策基础。决策基础。决策基础。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多光谱影像的土壤湿度预测方法及装置


[0001]本专利技术涉及农业种植业领域，尤其涉及一种基于多光谱影像的土壤湿度预测方法及装置。

技术介绍

[0002]土地是农业生产最重要的物质基础，是农民最基本的生产资料和最基本的生活保障。土壤水分是控制陆地表面与大气之间水和能量循环的最活跃变量之一，在地球水文过程、物理化学过程中扮演着重要角色。准确获取区域土壤水分时空分布和变化对于水文过程模拟、农业估产、生态系统平衡、洪旱灾害监测、水资源管理及气候预测等方面具有重要意义。传统的站点土壤水分监测法可以提供区域分布的点状土壤水分信息，但是受到气象条件和复杂下垫面的影响，土壤水分在时间、空间尺度上通常变现出强烈的异质性。而遥感技术具有的独特优势可以将站点观测到的点信息拓展到更符合客观世界的面信息，为区域土壤水分的快速、连续观测提供了可能。传统的站点监测手段很难满足大范围、高时空分辨率的土壤水分信息精细化观测需求，水文气象站提供的土壤水分信息仅在小空间尺度上具有代表性，因而需要一种新方法用来进行大范围土壤水分监测。
[0003]传统的站点土壤水分监测法可以提供区域分布的点状土壤水分信息，但是受到气象条件和复杂下垫面的影响，土壤水分在时间、空间尺度上通常变现出强烈的异质性。物联网设备中的水文气象站往往只能获取其中一处点位的水分信息，数据为点源数据，无法代表一个较大尺度内的土壤水分情况。
[0004]现有土壤水分估计方法，最主要的方法为干燥法、土壤湿度传感器测量法。传统的干燥法一直被用作土壤含水率测定的标准技术方法，但是该方法耗时耗力，且具有破坏性；传感器测量法则存在设备成本高、准确性差等缺点。
[0005]现有土壤水分估计方法，数据时效性较差，从样品采集到实验室干燥获取土壤含水量之间存在时间差，造成数据滞后性，无法用于指导农业种植活动开展。
[0006]现有土壤水分估计方法，是以“点”的形式采集数据，现有方法大多采用布置水文物联网设备进行土壤温度湿度的测量。除去设备成本问题，该方法获取的水分信息往往以点数据作为面状地块数据。
[0007]现有土壤水分估计方法，土壤采集费用、化学试剂费用、仪器费用、设备费用都是一笔不小的开支，占据很大一部分的生产成本，影响测土点位数与物联网设备布置数，无法很好平衡支出与监测精度。

技术实现思路

[0008]本专利技术提供的一种基于多光谱影像的土壤湿度预测方法，旨在解决现有技术中计算土壤湿度数据会随着时间和空间的变化而导致预测土壤的湿度数据不精准的问题。
[0009]为实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：
[0010]在样方区域内确定多个采样点，在第一时刻获取第一遥感指数和所述多个采样点
的地形数据及第一土壤湿度数据；
[0011]以所述第一遥感指数和所述地形数据为自变量、所述第一土壤湿度数据为因变量，根据最小二乘法建立所述自变量和所述因变量的映射关系；
[0012]在第二时刻获取第二遥感指数，并基于所述映射关系和所述第二遥感指数，得到第二时刻所述多个采样点的土壤湿度数据，以预测所述所述样方区域的土壤湿度。
[0013]作为优选，所述在样方区域内确定多个采样点，包括：
[0014]根据计算公式N＝t2*s2/D2计算样方区域内的最少采样点个数，其中N表示采样点个数，t表示选定置信水平一定自由度下的t值，s2为均方差，D为可接受的绝对偏差；以及
[0015]根据计算公式L＝(A/N)
1/2
计算所述最少采样点个数之间的间距，其中L为间距，A为所述样方区域的面积，N表示采样点个数；
[0016]根据所述最少采样点个数和间距在样方区域内确定多个采样点。
[0017]作为优选，所述在第一时刻获取第一遥感指数，包括：
[0018]在第一时刻获取第一遥感指数，所述遥感指数包括地表水分指数和地表干旱指数；
[0019]根据计算公式LSWI＝(NIR
‑
SWIR)/(NIR+SWIR)计算所述地表水分指数，其中，NIR和SWIR分别表示短波红外和近红外波段的光谱反射率值，LSWI表示地表水分指数；以及
[0020]根据计算公式VSDI＝1
‑
[(SWIR
‑
BLUE)+(RED
‑
BLUE)]计算所述地表干旱指数，SWIR、BULE和RED分别表示短波红外、蓝光和红外波段的光谱反射率值，VSDI表示地表干旱指数。
[0021]作为优选，所述以所述第一遥感指数和所述地形数据为自变量、所述第一土壤湿度数据为因变量，根据最小二乘法建立所述自变量和所述因变量的映射关系，包括：
[0022]所述地形数据包括海拔，以所述第一遥感指数和所述海拔为自变量、所述第一土壤湿度数据为因变量建立线性回归方程；
[0023]获取所述自变量的多组观测值，计算所述线性回归方程的回归系数，得到所述自变量和所述因变量的映射关系。
[0024]一种基于多光谱影像的土壤湿度预测装置，包括：
[0025]获取模块：用于在样方区域内确定多个采样点，在第一时刻获取第一遥感指数和所述多个采样点的地形数据及第一土壤湿度数据；
[0026]映射模块：用于以所述获取模块获取的所述第一遥感指数和所述地形数据为自变量、所述第一土壤湿度数据为因变量，根据最小二乘法建立所述自变量和所述因变量的映射关系；
[0027]预测模块：用于在第二时刻获取第二遥感指数，并基于所述映射模块得到的所述映射关系和所述第二遥感指数，得到第二时刻所述多个采样点的土壤湿度数据，以预测所述所述样方区域的土壤湿度。
[0028]作为优选，所述获取模块具体包括：
[0029]所述获取模块具体包括：
[0030]第一计算单元：用于根据计算公式N＝t2*s2/D2计算样方区域内的最少采样点个数，其中N表示采样点个数，t表示选定置信水平一定自由度下的t值，s2为均方差，D为可接受的绝对偏差；以及
[0031]第二计算单元：用于根据计算公式L＝(A/N)
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计算所述最少采样点个数之间的间距，其中L为间距，A为所述样方区域的面积，N表示采样点个数；
[0032]采样点确定单元：用于根据所述最少采样点个数和间距在样方区域内确定多个采样点。
[0033]作为优选，所述获取模块还包括：
[0034]获取子单元：用于在第一时刻获取第一遥感指数，所述遥感指数包括地表水分指数和地表干旱指数；
[0035]第三计算单元：用于根据计算公式LSWI＝(NIR
‑
SWIR)/(NIR+SWIR)计算所述地表水分指数，其中，NIR和SWIR分别表示短波红外和近红外波段的光谱反射率值，LSWI表示地表水分指数；以及
[0036]第四计算单元：用于根据计算公式VSDI＝1
‑
[(SWIR
‑
BLUE)+(RED
‑
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多光谱影像的土壤湿度预测方法，其特征在于，包括：在样方区域内确定多个采样点，在第一时刻获取第一遥感指数和所述多个采样点的地形数据及第一土壤湿度数据；以所述第一遥感指数和所述地形数据为自变量、所述第一土壤湿度数据为因变量，根据最小二乘法建立所述自变量和所述因变量的映射关系；在第二时刻获取第二遥感指数，并基于所述映射关系和所述第二遥感指数，得到第二时刻所述多个采样点的土壤湿度数据，以预测所述所述样方区域的土壤湿度。2.根据权利要求1所述的一种基于多光谱影像的土壤湿度预测方法，其特征在于，所述在样方区域内确定多个采样点，包括：根据计算公式N＝t2*s2/D2计算样方区域内的最少采样点个数，其中N表示采样点个数，t表示选定置信水平一定自由度下的t值，s2为均方差，D为可接受的绝对偏差；以及根据计算公式L＝(A/N)
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计算所述最少采样点个数之间的间距，其中L为间距，A为所述样方区域的面积，N表示采样点个数；根据所述最少采样点个数和间距在样方区域内确定多个采样点。3.根据权利要求1所述的一种基于多光谱影像的土壤湿度预测方法，其特征在于，所述在第一时刻获取第一遥感指数，包括：在第一时刻获取第一遥感指数，所述遥感指数包括地表水分指数和地表干旱指数；根据计算公式LSWI＝(NIR
‑
SWIR)/(NIR+SWIR)计算所述地表水分指数，其中，NIR和SWIR分别表示短波红外和近红外波段的光谱反射率值，LSWI表示地表水分指数；以及根据计算公式VSDI＝1
‑
[(SWIR
‑
BLUE)+(RED
‑
BLUE)]计算所述地表干旱指数，SWIR、BULE和RED分别表示短波红外、蓝光和红外波段的光谱反射率值，VSDI表示地表干旱指数。4.根据权利要求1所述的一种基于多光谱影像的土壤湿度预测方法，其特征在于，所述以所述第一遥感指数和所述地形数据为自变量、所述第一土壤湿度数据为因变量，根据最小二乘法建立所述自变量和所述因变量的映射关系，包括：所述地形数据包括海拔，以所述第一遥感指数和所述海拔为自变量、所述第一土壤湿度数据为因变量建立线性回归方程；获取所述自变量的多组观测值，计算所述线性回归方程的回归系数，得到所述自变量和所述因变量的映射关系。5.一种基于多光谱影像的土壤湿度预测装置，其特征在于，包括：获取模块：用于在样方区域内确定多个采样点，在第一时刻获取第一遥感指数和所述多个采样点的地形数据及第一土壤湿度数据；映射模块：用于以所述获取模块获取的所述第一遥感指数和所述地形数据为自变量...

【专利技术属性】
技术研发人员：周祖煜，陈煜人，王俊霞，余敏，李天齐，
申请(专利权)人：杭州领见数字农业科技有限公司，
类型：发明
国别省市：