【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及农业遥感，具体涉及一种冬小麦光合有效辐射分量估算模型的构建方法。
技术介绍
1、冬小麦是我国主要的粮食作物之一，通过对冬小麦产量的监测和估算，可以及时掌握农田中小麦的生长情况，为粮食市场供应提供重要参考依据，保障市场稳定供应。随着卫星技术和图像处理算法的进步，通过遥感技术可以快速获取广大农田的大范围、高分辨率的影像数据，从而实现对作物生长状况和产量的近实时监测和预测。遥感监测作物产量的原理是通过观测和分析作物在不同光谱波段反射、辐射或吸收电磁能量的特征，建立其与作物产量相关的模型，来推测作物的生长状况和产量。想要基于遥感技术实现作物产量近实时预测，快速获取高精度大范围的模型所需的参数数据是必要的，如何基于遥感数据快速得到大范围产量模型的参数成为了急需解决的必要问题。
2、光能利用率模型(light use efficiency(lue)models)被证明可以准确且大范围地进行冬小麦产量的估算，光合有效辐射分量(fraction of absorbedphotosynthetically active radiation，fpar)则是基于光能利用率模型计算植被初级生产力(gross primary productivity，gpp)过程中必不可少的变量，是生态平衡与碳汇估算中重要的参数之一。它被定义为作物或植被覆盖下吸收的光合有效辐射(photosynthetically active radiation，par)光能占总入射光合有效辐射的比例，表征了植被进行光合作用、参与碳循环及能量平衡的能力。同时
技术实现思路
1、针对现有技术中的上述不足，本专利技术提供的一种冬小麦光合有效辐射分量估算模型的构建方法实现了冬小麦光合有效辐射分量的快速估算。
2、为了达到上述专利技术目的，本专利技术采用的技术方案为：
3、提供一种冬小麦光合有效辐射分量估算模型的构建方法，其包括以下步骤：
4、s1、采集冬小麦的冠层反射率数据，并基于卫星的光谱响应函数将冬小麦的冠层反射率数据转换为卫星波段的反射率，得到转换结果；
5、s2、分别测量3次冬小麦冠层入射光合有效辐射、3次冬小麦冠层反射光合有效辐射、3次土壤入射光合有效辐射、3次土壤反射光合有效辐射，并对三次取平均值后计算得到冬小麦光合有效辐射分量；
6、s3、根据转换结果计算植被指数，将植被指数与冬小麦光合有效辐射分量进行相关性拟合，得到不同植被指数与冬小麦的光合有效辐射分量对应的初始估算模型；
7、s4、从水分胁迫、光照条件和冬小麦品种方面对构建的不同初始估算模型进行精度验证，选取决定系数最高的初始估算模型作为冬小麦光合有效辐射分量估算模型。
8、进一步地，步骤s1中采集冬小麦的冠层反射率数据的具体方法为：
9、在10点至14点间，在距离冬小麦的冠层上方0.5米的位置处，通过光谱辐射仪采集冬小麦冠层高光谱数据，并在同一个位置处每次获取10条冬小麦冠层高光谱数据，通过viewspecpro软件将高光谱数据转化为冬小麦冠层反射率数据并取均值；其中在采集冬小麦冠层高光谱数据前，通过白板对光谱辐射仪进行校正。
10、进一步地，步骤s2的具体方法为：
11、通过sunscan植物冠层分析仪分别测量3次冬小麦冠层入射光合有效辐射、3次冬小麦冠层反射光合有效辐射、3次土壤入射光合有效辐射、3次土壤反射光合有效辐射并取平均值；相邻两次测量的水平夹角为45°；
12、根据公式：
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14、获取冬小麦光合有效辐射分量fpar；其中parin-can为3次冬小麦冠层入射光合有效辐射的平均值；parre-can为3次冬小麦冠层反射光合有效辐射的平均值；parin-soil为3次土壤入射光合有效辐射的平均值；parre-soil为3次土壤反射光合有效辐射的平均值。
15、进一步地，步骤s3中植被指数包括：ndvi、evi、evi2、ndpi、gcvi、rvi、dvi、lswi-b8b11、lswi-b8b12、lswi-b8ab11、lswi-b8ab12、mndvi、savi、osavi、cig、cir、mndwi、ndbi、gndvi、nirv和mtci；其中：
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22、dvi＝b8-b4
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28、
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35、
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37、b3为地面光谱范围在542-577nm时，冬小麦的冠层反射率数据对应的哨兵2卫星的green波段的反射率数据；b4为地面光谱范围在649-680时，冬小麦的冠层反射率数据对应的哨兵2卫星的red波段的反射率数据；b5为地面光谱范围在697-711时，冬小麦的冠层反射率数据对应的哨兵2卫星的re-1波段的反射率数据；b6为地面光谱范围在733-747时，冬小麦的冠层反射率数据对应的哨兵2卫星的re-2波段的反射率数据；b7为地面光谱范围在772-791时，冬小麦的冠层反射率数据对应的哨兵2卫星的re-3波段的反射率数据；b8为地面光谱范围在781-885时，冬小麦的冠层反射率数据对应的哨兵2卫星的nir波段的反射率数据。
38、进一步地，步骤s3中初始估算模型包括线性模型、指数模型和对数模型；线性模型的表达式为：fpar＝a×vi+b
39、指数模型的表达式为：fpar＝a×eb×vi
40、对数模型的表达式为：fpar＝a+b×ln(vi)
41、其中fpar为冬小麦光合有效辐射分量，vi表示单个植被指数；a和b为待拟合参数；e为自然常数；ln(.)表示以自然常数e为底的指数。
42、进一步地，步骤s4中决定系数的表达式为：
43、
44、其中r2为决定系数；为光合有效辐射分量模型估算值；为冬小麦光合有效辐射分量真实测量值的均值；fpark为冬小麦光合有效辐射分量真实测量值；n表示所有参与精度验证的地块数量，k代表第k个地面地块。
45、进一步地，步骤s4中冬小麦光合有效辐射分量估算模型的表达式为：
46、fpar＝0.0772×e2.7526×vi
47、其中fpar为冬小麦光合有效辐射分量，vi表示单个植被指数；e为自然常数。
48、本专利技术的有益效果为：本方法基于地面测量的反射率数据，模拟sentinel-本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种冬小麦光合有效辐射分量估算模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的冬小麦光合有效辐射分量估算模型的构建方法，其特征在于，步骤S1中采集冬小麦的冠层反射率数据的具体方法为：
3.根据权利要求1所述的冬小麦光合有效辐射分量估算模型的构建方法，其特征在于，步骤S2的具体方法为：
4.根据权利要求1所述的冬小麦光合有效辐射分量估算模型的构建方法，其特征在于，步骤S3中植被指数包括：NDVI、EVI、EVI2、NDPI、GCVI、RVI、DVI、LSWI-b8b11、LSWI-b8b12、LSWI-b8Ab11、LSWI-b8Ab12、MNDVI、SAVI、OSAVI、CIG、CIR、MNDWI、NDBI、GNDVI、NIRV和MTCI；其中：
5.根据权利要求4所述的冬小麦光合有效辐射分量估算模型的构建方法，其特征在于，步骤S3中初始估算模型包括线性模型、指数模型和对数模型；
6.根据权利要求1所述的冬小麦光合有效辐射分量估算模型的构建方法，其特征在于，步骤S4中决定系数的表达式为：
<...【技术特征摘要】
1.一种冬小麦光合有效辐射分量估算模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的冬小麦光合有效辐射分量估算模型的构建方法，其特征在于，步骤s1中采集冬小麦的冠层反射率数据的具体方法为：
3.根据权利要求1所述的冬小麦光合有效辐射分量估算模型的构建方法，其特征在于，步骤s2的具体方法为：
4.根据权利要求1所述的冬小麦光合有效辐射分量估算模型的构建方法，其特征在于，步骤s3中植被指数包括：ndvi、evi、evi2、ndpi、gcvi、rvi、dvi、lswi-b8b11、lswi-b8b12、lswi...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙政，孙亮，刘宇，李扬威，陈瑞卿，乌云德吉，
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：
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