【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及冬小麦产量遥感估算领域，更确切地说，它涉及基于改进光能利用效率模型的冬小麦产量大面积估算方法。
技术介绍
1、冬小麦是我国重要的粮食作物，准确估计冬小麦产量对于维护国家粮食安全具有重要的意义。地面产量调查或野外观测是获取具有参考价值的作物产量的主要手段。但是，这种方式存在成本高、时效性差等问题。而遥感技术由于其快速可重复观测的特点在大面积作物估产方面得到了广泛应用。最初的作物产量估算依赖于简单线性回归，将遥感观测信息(如波段反射率或植被指数)与地面观测产量建立经验线性模型，得到作物产量空间分布。由于产量与遥感变量间可能存在非线性关系，应用简单线性方法对产量估计的准确性不高。近年来，机器学习和深度学习方法在定量表示自变量和因变量之间的关系方面取得了很大进展，因此也被应用于作物产量估算的研究中。但是深度学习模型参数多，需要大量样本进行训练，而且产量的统计观测数据获取困难，因此在大范围的产量精准估计中存在困难。此外，作物生长模型也是作物估产的常用手段，它以精细的作物参数、土壤参数、气象参数和管理参数等为输入，模拟并输出日尺度的作...
【技术保护点】
1.基于改进光能利用效率模型的冬小麦产量大面积估算方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于改进光能利用效率模型的冬小麦产量大面积估算方法，其特征在于，S1中，所述预处理包括影像拼接和云污染像素去除。
3.根据权利要求2所述的基于改进光能利用效率模型的冬小麦产量大面积估算方法，其特征在于，S2中，温度限制因子wt的计算公式为：
4.根据权利要求3所述的基于改进光能利用效率模型的冬小麦产量大面积估算方法，其特征在于，S3中，水分限制因子ws的计算公式为：
5.根据权利要求4所述的基于改进光能利用效率模型的冬小麦...
【技术特征摘要】
1.基于改进光能利用效率模型的冬小麦产量大面积估算方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于改进光能利用效率模型的冬小麦产量大面积估算方法，其特征在于，s1中，所述预处理包括影像拼接和云污染像素去除。
3.根据权利要求2所述的基于改进光能利用效率模型的冬小麦产量大面积估算方法，其特征在于，s2中，温度限制因子wt的计算公式为：
4.根据权利要求3所述的基于改进光能利用效率模型的冬小麦产量大面积估算方法，其特征在于，s3中，水分限制因子ws的计算公式为：
5.根据权利要求4所述的基于改进光能利用效率模型的冬小麦产量大面积估算方法，其特征在于，s4中，光合有效辐射吸收比fpar的计算公式为：
6.根据权利要求5所述的基于改进光能利用效率模型的冬小麦产量大面积估算方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘围围，孙伟伟，冯添，陈镔捷，杨刚，
申请(专利权)人：宁波大学，
类型：发明
国别省市：
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