一种基于微型光谱仪观测数据提取农作物叶面积指数和叶绿素含量的方法技术

本发明专利技术提出一种基于微型光谱仪观测数据提取农作物叶面积指数和叶绿素含量的方法，包括：基于多年历史总PAR观测数据和IOT上的PAR传感器的实测入射PAR数据，估算IOT实时PAR的散射比例；针对S1得到的IOT实时PAR的散射比例，建立每个波段的散射比例和PAR的散射比例的多元回归模型，使用多元回归模型估算微型光谱仪每个波段的散射比例；耦合冠层辐射传输模型和线性半经验核驱动模型，估算每天的绿色叶片叶面积指数、叶片叶绿素含量和冠层叶绿素含量。本发明专利技术在不使用辐射定标板的情况下，提取相对辐射数据进行参数的反演，突破了必须使用辐射定标板的局限，可以得到高精度、连续的农作物叶面积指数和叶绿素含量。作物叶面积指数和叶绿素含量。作物叶面积指数和叶绿素含量。

【技术实现步骤摘要】
一种基于微型光谱仪观测数据提取农作物叶面积指数和叶绿素含量的方法


[0001]本专利技术涉及反演
，更具体地，涉及一种基于微型光谱仪连续观测提取农作物叶面积指数和叶绿素含量的方法。
[0002]
技术介绍

[0003]获取每日连续农作物参数，对于农田的智能化管理十分重要。农作物叶面积指数、叶绿素含量是其中最为重要的两个参数，他们与农田施肥密切相关。目前，可以使用手持仪器或者搭载在多种遥感平台上的传感器测量叶面积指数和叶绿素含量。但是，手持仪器需要耗费大量的人力，难以获取每日连续的数据。基于无人机、卫星等遥感平台的传感器，则会受到云、雨等天气状况的影响，难以获取连续数据。搭载在地面物联网IOT上的传感器则可以突破天气状况的影响，可以获取每日连续的观测数据。目前常见的搭载在IOT上的传感器主要是RGB相机，可以使用简单的孔隙率原理计算出叶面积指数，然而计算叶绿素含量需要用更多的波段，仅从RGB图像中很难准确计算出叶绿素含量，进而影响农作物氮含量的计算，影像施肥决策。因此，亟需发展可以从地面IOT搭载的传感器上同步提取叶面积指数和叶绿素含量的算法。另外，当前的算法主要是从一天内某一时刻获取的数据提取参数，并未考虑一天之内冠层的辐射和反射率变化，会对叶面积指数和叶绿素含量的计算造成一定误差。
[0004]
技术实现思路

[0005]针对
技术介绍
中的问题，本专利技术提出一种基于微型光谱仪连续观测提取农作物叶面积指数和叶绿素含量的方法，包括：S1，基于多年历史总PAR观测数据和IOT上的PAR传感器的实测入射PAR数据，估算IOT实时PAR的散射比例；S2，针对S1得到的IOT实时PAR的散射比例，建立每个波段的散射比例和PAR的散射比例的多元回归模型，使用所述多元回归模型估算微型光谱仪每个波段的散射比例；S3，耦合冠层辐射传输模型和线性半经验核驱动模型，估算每天的绿色叶片叶面积指数、叶片叶绿素含量和冠层叶绿素含量。
[0006]本专利技术还提出一种基于微型光谱仪观测数据提取农作物叶面积指数和叶绿素含量的系统，其特征在于，包括处理器，所述处理器能够实现如前所述的方法。
[0007]在本专利技术中，使用微型光谱仪，在不使用辐射定标板的情况下，提取相对辐射数据进行参数的反演，突破了以往必须使用辐射定标板计算绝对反射率进行反演的局限。在参数反演过程中，考虑了一天内不同天气情况下所有的太阳入射辐射，即直射辐射和散射辐射，而不是假设散射辐射为0。本专利技术利用气象站提供的历史多年的太阳总辐射、散射辐射
数据，创新性地使用反向传播神经网络训练学习方法，输入IOT实测的太阳总辐射，反演计算得到实时的散射辐射，进而计算出散射比例。
[0008]本专利技术可以同时获取每日叶面积指数和叶绿素含量，不仅时间连续，而且精度高。更具体的创新点还包括：1) 使用微型光谱仪，在不使用辐射定标板的情况下，提取相对辐射数据进行参数的反演，突破了以往必须使用辐射定标板计算绝对反射率进行反演的局限。
[0009]2) 参数反演过程中，考虑了一天内不同天气情况下所有的太阳入射辐射，即直射辐射和散射辐射，而不是假设散射辐射为0。
[0010]3) 利用气象站提供的历史多年的太阳总辐射、散射辐射数据，创新性地使用反向传播神经网络训练学习方法，输入IOT实测的太阳总辐射，反演计算得到实时的散射辐射，进而计算出散射比例。
[0011]4) 改进已有的冠层辐射传输模型，建立考虑散射比例的辐射传输模型，并计算相对反射率。
[0012]5) 耦合冠层辐射传输模型和线性半经验核驱动模型，将模型训练的相对反射率和地面观测的相对辐射数据，分别由线性半经验核驱动模型表达，通过反演权重系数的方式，考虑一天内的反射率和辐射变化。
[0013]6)基于耦合后的模型考虑每日的太阳辐射变化，建立反向传播神经网络，实现每日连续叶面积指数和叶绿素含量的同步估算，为农田智慧管理提供必要的输入数据。
[0014]附图说明
[0015]为了更容易理解本专利技术，将通过参照附图中示出的具体实施方式更详细地描述本专利技术。这些附图只描绘了本专利技术的典型实施方式，不应认为对本专利技术保护范围的限制。
[0016]图1为本专利技术的方法的一个实施例的流程图。
[0017]图2为本专利技术的方法的另一个实施例的流程图。
[0018]图3为本专利技术的方法的实验效果图。
[0019]具体实施方式
[0020]下面参照附图描述本专利技术的实施方式，以便于本领域的技术人员可以更好的理解本专利技术并能予以实施，但所列举的实施例不作为本专利技术的限定，在不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的技术特征可以相互组合，其中相同的部件用相同的附图标记表示。
[0021]在本专利技术中，采用了地面物联网IOT设备。IOT上搭载有：微型光谱仪和测量PAR（光合有效辐射）的PAR传感器。
[0022]如图1
‑
2所示，本专利技术的方法包括S1
‑
S5。
[0023]S1，基于多年历史总PAR观测数据和IOT上PAR传感器的实测入射PAR数据，估算IOT实时PAR的散射比例。更具体地，步骤S1包括S11
‑
S12。
[0024]S11，太阳入射辐射分为直射PAR和由云等散射引起的散射PAR两部分。通过地面气象观测站获取多年总辐射PAR和散射PAR，作为输入数据来训练第一反向传播神经网络模
型。优选地，还将如下数据输入到所述第一反向传播神经网络模型来对该模型进行训练：太阳天顶角和日地距离，多年历史PAR的散射比例。
[0025]反向传播神经网络模型是遥感领域常用的神经网络模型之一，适用于非线性问题的处理，具有功能稳定、结构原理易于理解、精度较高和容错率强的优势，因而本专利技术选择其进行参数反演。
[0026]S12，以地面IOT（物联网）上PAR传感器实测的入射PAR数据作为输入，通过已训练的第一反向传播神经网络模型反演得到散射PAR数据，通过散射PAR数据和所述入射PAR数据计算IOT实时PAR的散射比例。即，散射比例=散射PAR/入射PAR。
[0027]优选地，还将太阳天顶角和日地距离输入到以训练的第一反向传播神经网络模型进行反演。
[0028]S2，针对S1得到的实时PAR的散射比例，建立每个波段的散射比例和PAR的散射比例的多元回归模型，使用所述多元回归模型估算IOT的微型光谱仪每个波段的散射比例。更具体地，步骤S2包括S21
‑
S23。
[0029]S21，使用大气辐射传输模型（优选使用6S大气辐射传输模型），模拟计算IOT上搭载的微型光谱仪的每个波段的散射比例，以及对应的PAR的散射比例。
[0030]S22，建立每个波段的散射比例和PAR的散射比例的一元线性或非线性回归模型。
[0031]具体来说，对每个波段的散射比例，以PAR的散射比例为自变量x，以该波段的散射比例为因变量y，使用最小二乘法建立二者间的正规方程，求解方程组本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于微型光谱仪观测数据提取农作物叶面积指数和叶绿素含量的方法，其特征在于，包括：S1，基于多年历史总PAR观测数据和IOT上的PAR传感器的实测入射PAR数据，估算IOT实时PAR的散射比例；S2，针对S1得到的IOT实时PAR的散射比例，建立每个波段的散射比例和PAR的散射比例的多元回归模型，使用所述多元回归模型估算微型光谱仪每个波段的散射比例；S3，耦合冠层辐射传输模型和线性半经验核驱动模型，估算每天的绿色叶片叶面积指数、叶片叶绿素含量和冠层叶绿素含量。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1包括：S11，将多年历史总PAR和散射PAR，作为输入数据来训练第一反向传播神经网络模型；S12，以所述实测入射PAR数据作为输入，通过已训练的第一反向传播神经网络模型反演得到散射PAR数据，通过散射PAR数据和所述实测入射PAR数据计算IOT实时PAR的散射比例。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤S2包括：S21，使用大气辐射传输模型模拟计算IOT上的微型光谱仪的每个波段的散射比例，以及对应的PAR的散射比例；S22，建立每个波段的散射比例和PAR的散射比例的回归模型；S23，将此回归模型运用到步骤S12得到的实测PAR的散射比例上，计算得到实时的每个波段的散射比例。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤S3包括：S31，将训练数据集输入到冠层辐射传输模型，模拟出IOT上的微型光谱仪对应波段的反射率；S32，基于S31中得到的每日反射率，建立第一核驱动模型，并得到第一核驱动权重系数；S33，以S32模拟得到的每个波段的第一核驱动模型权重系数为输入，以对应的GAI、LCC和...

【专利技术属性】
技术研发人员：李文娟，吴文斌，余强毅，
申请(专利权)人：中国农业科学院农业资源与农业区划研究所，
类型：发明
国别省市：