本发明专利技术提供一种全株农作物的产量预估方法、装置、电子设备及存储介质，属于农作物产量预估技术领域，该方法包括：基于目标区域的数字地表模型数据，获取全株农作物的植株高度数据；基于目标区域在全株农作物的收获期时的多光谱数据，确定目标区域的光谱指数高值区、光谱指数中值区和光谱指数低值区；分别获取光谱指数高值区、光谱指数中值区和光谱指数低值区的种植面积、种植密度、单位平均重量；基于植株高度数据、种植面积、种植密度、单位平均重量预估目标区域的全株农作物的产量。利用无人机遥感技术预估目标区域的产量，具有较高的数据准确性和数据全面性，有效降低成本，提升工作效率，也有利于大面积全株农作物的产量预估。也有利于大面积全株农作物的产量预估。也有利于大面积全株农作物的产量预估。
【技术实现步骤摘要】
全株农作物的产量预估方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及农作物产量预估
，尤其涉及一种全株农作物的产量预估方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]青贮玉米，是把包括玉米穗在内的玉米植株全部收割下来经过切碎、加工后用发酵的方法制作成青贮饲料的玉米，青贮玉米是用于肉牛、奶牛等草食家畜的主要饲草，在畜牧养殖业中占有重要地位。因此，对青贮玉米的产量估测具有重要意义。类似青贮玉米等农作物的产量是按整株植株的重量作为产量，这类农作物可以称为全株农作物。
[0003]目前，要对青贮玉米进行产量预估，一般是对青贮玉米进行大量取样收割，通过对样品的称重，来估测整个种植地块的产量。然而，这种方法的产量预估耗时耗力，成本较高并且效率较低。
技术实现思路
[0004]本专利技术提供一种全株农作物的产量预估方法、装置、电子设备及存储介质，用以实现提高全株农作物的产量预估的准确度，降低成本且提升效率。
[0005]本专利技术提供一种全株农作物的产量预估方法，包括：基于目标区域的数字地表模型数据，获取全株农作物的植株高度数据；基于所述目标区域在所述全株农作物的收获期时的多光谱数据，确定所述目标区域的光谱指数高值区、光谱指数中值区和光谱指数低值区；分别获取所述光谱指数高值区、所述光谱指数中值区和所述光谱指数低值区的所述全株农作物的种植面积和种植密度；分别获取所采集的所述光谱指数高值区、所述光谱指数中值区和所述光谱指数低值区的全株农作物样本，基于所述全株农作物样本，分别获取所述光谱指数高值区、所述光谱指数中值区和所述光谱指数低值区的单位平均重量；基于所述植株高度数据、所述种植面积、所述种植密度、所述单位平均重量，预估所述目标区域的全株农作物的产量。
[0006]根据本专利技术提供的一种全株农作物的产量预估方法，所述基于目标区域的数字地表模型数据，获取全株农作物的植株高度数据，包括：获取所述目标区域的第一遥感数据和第二遥感数据；其中，所述第一遥感数据为在所述全株农作物播种或者出苗之前所述目标区域的遥感数据，所述第二遥感数据为在所述全株农作物的收获期时所述目标区域的遥感数据；基于所述第一遥感数据，获取第一数字地表模型数据，基于所述第二遥感数据，获取第二数字地表模型数据；基于所述第一数字地表模型数据和第二数字地表模型数据，获取所述植株高度数据。
[0007]根据本专利技术提供的一种全株农作物的产量预估方法，所述基于所述第一数字地表模型数据和第二数字地表模型数据，获取所述植株高度数据，包括：根据所述第一数字地表模型数据，确定所述目标区域中的非作物种植区的第一地表高程和作物种植区的第二地表高程；根据所述第二数字地表模型数据，确定所述非作物种植区的第三地表高程和所述作物种植区的第四地表高程；根据所述第一地表高程和所述第二地表高程，获取地表高差；根据所述第二地表高程、所述第四地表高程和所述地表高差，获取所述植株高度数据。
[0008]根据本专利技术提供的一种全株农作物的产量预估方法，还包括：基于所述植株高度数据和所述多光谱数据所确定的所述光谱指数高值区、所述光谱指数中值区、所述光谱指数低值区，分别获取所述光谱指数高值区、所述光谱指数中值区、所述光谱指数低值区的植株平均高度；所述基于所述植株高度数据、所述种植面积、所述种植密度、所述单位平均重量，预估所述目标区域的全株农作物的产量，包括：基于所述植株平均高度、所述种植面积、所述种植密度、所述单位平均重量，分别预估所述光谱指数高值区的第一产量、所述光谱指数中值区的第二产量、所述光谱指数低值区的第三产量；基于所述第一产量、所述第二产量、所述第三产量，预估所述目标区域的全株农作物的产量。
[0009]根据本专利技术提供的一种全株农作物的产量预估方法，所述分别获取所述光谱指数高值区、所述光谱指数中值区和所述光谱指数低值区的所述全株农作物的种植面积和种植密度，包括：分别获取所述光谱指数高值区、所述光谱指数中值区和所述光谱指数低值区的第三遥感数据；对所述第三遥感数据进行识别，获取所述光谱指数高值区、所述光谱指数中值区和所述光谱指数低值区的全株农作物的种植株数；基于所述第二遥感数据或者所述第三遥感数据，获取所述种植面积；基于所述种植面积和所述种植株数，获取所述种植密度。
[0010]根据本专利技术提供的一种全株农作物的产量预估方法，所述基于所述目标区域在所述全株农作物的收获期时的多光谱数据，确定所述目标区域的光谱指数高值区、光谱指数中值区和光谱指数低值区，包括：基于所述多光谱数据，获取所述目标区域的光谱指数的均值和标准差；基于所述均值和所述标准差，分别确定所述光谱指数高值区、所述光谱指数中值区和所述光谱指数低值区的光谱指数范围；基于所述光谱指数范围确定所述目标区域的所述光谱指数高值区、所述光谱指数中值区和所述光谱指数低值区。
[0011]根据本专利技术提供的一种全株农作物的产量预估方法，所述分别获取所采集的所述光谱指数高值区、所述光谱指数中值区和所述光谱指数低值区的全株农作物样本，基于所
述全株农作物样本，分别获取所述光谱指数高值区、所述光谱指数中值区和所述光谱指数低值区的单位平均重量，包括：分别获取所述光谱指数高值区、所述光谱指数中值区和所述光谱指数低值区的全株农作物样本的样本平均重量和样本平均高度；基于所述样本平均重量和所述样本平均高度，确定所述单位平均重量。
[0012]本专利技术还提供一种全株农作物的产量预估装置，包括：第一获取模块，用于基于目标区域的数字地表模型数据，获取全株农作物的植株高度数据；确定模块，用于基于所述目标区域在所述全株农作物的收获期时的多光谱数据，确定所述目标区域的光谱指数高值区、光谱指数中值区和光谱指数低值区；第二获取模块，用于分别获取所述光谱指数高值区、所述光谱指数中值区和所述光谱指数低值区的所述全株农作物的种植面积和种植密度；第三获取模块，用于分别获取所采集的所述光谱指数高值区、所述光谱指数中值区和所述光谱指数低值区的全株农作物样本，基于所述全株农作物样本，分别获取所述光谱指数高值区、所述光谱指数中值区和所述光谱指数低值区的单位平均重量；产量预估模块，用于基于所述植株高度数据、所述种植面积、所述种植密度、所述单位平均重量，预估所述目标区域的全株农作物的产量。
[0013]本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述全株农作物的产量预估方法。
[0014]本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述全株农作物的产量预估方法。
[0015]本专利技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述全株农作物的产量预估方法。
[0016]本专利技术提供的全株农作物的产量预估方法、装置、电子设备及存储介质，通过无人机遥感技术可以获取到目标区域的数字地表模型数据和多光谱数据，利用数字地表模型数据获取目标区域内全株农作物的本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种全株农作物的产量预估方法，其特征在于，包括：基于目标区域的数字地表模型数据，获取全株农作物的植株高度数据；基于所述目标区域在所述全株农作物的收获期时的多光谱数据，确定所述目标区域的光谱指数高值区、光谱指数中值区和光谱指数低值区；分别获取所述光谱指数高值区、所述光谱指数中值区和所述光谱指数低值区的所述全株农作物的种植面积和种植密度；分别获取所采集的所述光谱指数高值区、所述光谱指数中值区和所述光谱指数低值区的全株农作物样本，基于所述全株农作物样本，分别获取所述光谱指数高值区、所述光谱指数中值区和所述光谱指数低值区的单位平均重量；基于所述植株高度数据、所述种植面积、所述种植密度、所述单位平均重量，预估所述目标区域的全株农作物的产量。2.根据权利要求1所述的全株农作物的产量预估方法，其特征在于，所述基于目标区域的数字地表模型数据，获取全株农作物的植株高度数据，包括：获取所述目标区域的第一遥感数据和第二遥感数据；其中，所述第一遥感数据为在所述全株农作物播种或者出苗之前所述目标区域的遥感数据，所述第二遥感数据为在所述全株农作物的收获期时所述目标区域的遥感数据；基于所述第一遥感数据，获取第一数字地表模型数据，基于所述第二遥感数据，获取第二数字地表模型数据；基于所述第一数字地表模型数据和第二数字地表模型数据，获取所述植株高度数据。3.根据权利要求2所述的全株农作物的产量预估方法，其特征在于，所述基于所述第一数字地表模型数据和第二数字地表模型数据，获取所述植株高度数据，包括：根据所述第一数字地表模型数据，确定所述目标区域中的非作物种植区的第一地表高程和作物种植区的第二地表高程；根据所述第二数字地表模型数据，确定所述非作物种植区的第三地表高程和所述作物种植区的第四地表高程；根据所述第一地表高程和所述第二地表高程，获取地表高差；根据所述第二地表高程、所述第四地表高程和所述地表高差，获取所述植株高度数据。4.根据权利要求3所述的全株农作物的产量预估方法，其特征在于，还包括：基于所述植株高度数据和所述多光谱数据所确定的所述光谱指数高值区、所述光谱指数中值区、所述光谱指数低值区，分别获取所述光谱指数高值区、所述光谱指数中值区、所述光谱指数低值区的植株平均高度；所述基于所述植株高度数据、所述种植面积、所述种植密度、所述单位平均重量，预估所述目标区域的全株农作物的产量，包括：基于所述植株平均高度、所述种植面积、所述种植密度、所述单位平均重量，分别预估所述光谱指数高值区的第一产量、所述光谱指数中值区的第二产量、所述光谱指数低值区的第三产量；基于所述第一产量、所述第二产量、所述第三产量，预估所述目标区域的全株农作物的产量。5.根据权利要求2所述的全株农作物的产量预估方法，其特征在于，所述分别获取所述
光谱指数高值区、所述光谱指数中值区和所...
【专利技术属性】
技术研发人员：王宏斌，杨子龙，郭朝贺，
申请(专利权)人：中化现代农业有限公司，
类型：发明
国别省市：
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