多层次贝叶斯数据同化作物产量估测方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种多层次贝叶斯数据同化作物产量估测方法及系统，属于产量预测领域，包括：根据待估产区域的作物遥感LAI时间序列数据和待估产区域预设范围内的实测作物产量数据对作物生长模型进行标定，得到作物生长模型的参数后验样本集合；并通过抽样确定作物生长模型的初始预报集合；利用贝叶斯两步推断算法和LAI遥感观测集合确定优化后的不确定参数、优化作物生长模型和优化后的时间序列数据；利用优化后的时间序列数据驱动优化作物生长模型，得到后验预报集合；根据后验预报集合对待估产区域进行作物产量估测。本发明专利技术能够提高区域尺度的作物产量估测精度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及产量预测，尤其涉及一种多层次贝叶斯数据同化作物产量估测方法及系统。

技术介绍

1、卫星遥感技术为区域作物产量估测提供了可靠依据。利用遥感数据进行产量估测的方法可分为基于经验模型的方法和基于数据同化的方法。基于经验模型方法的估产精度依赖于大量的高质量产量样本，这在实际应用中往往是难以获取的，而数据同化技术集成了遥感数据和作物生长模型的优势，成为区域作物产量估测最具潜力的方法。

2、然而，现有的数据同化产量估测方法中，重标定方法通过逐个估产单元构建遥感观测与作物生长模型的代价函数，使用智能优化算法优化作物生长模型的输入参数，无法纠正作物生长模型的结构误差造成的lai(leaf area index，叶面积指数)和产量的模拟偏差；集合卡尔曼滤波算法依据作物生育期内的遥感观测数据，更新作物生长模型的状态变量，无法纠正作物生长模型参数偏差导致的产量模拟误差。在区域尺度的数据同化产量估计问题中，由于作物生长环境和管理方案的高度空间异质性，这两种数据同化方法都无法充分纠正作物生长模型的模拟误差，导致作物生长模型的估测误差较大。

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【技术保护点】

1.一种多层次贝叶斯数据同化作物产量估测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的多层次贝叶斯数据同化作物产量估测方法，其特征在于，所述获取待估产区域的作物遥感LAI时间序列数据，包括：

3.根据权利要求1或2所述的多层次贝叶斯数据同化作物产量估测方法，其特征在于，所述作物生长模型包括WOFOST模型，DSSAT模型和APSIM模型中的一种。

4.根据权利要求1或2所述的多层次贝叶斯数据同化作物产量估测方法，其特征在于，根据所述后验预报集合对所述待估产区域进行作物产量估测，包括：

5.根据权利要求2所述的多层次贝叶斯数据同化作物产量...

【技术特征摘要】

1.一种多层次贝叶斯数据同化作物产量估测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的多层次贝叶斯数据同化作物产量估测方法，其特征在于，所述获取待估产区域的作物遥感lai时间序列数据，包括：

3.根据权利要求1或2所述的多层次贝叶斯数据同化作物产量估测方法，其特征在于，所述作物生长模型包括wofost模型，dssat模型和apsim模型中的一种。

4.根据权利要求1或2所述的多层次贝叶斯数据同化作物产量估测方法，其特征在于，根据所述后验预报集合对所述待估产区域进行作物产量估测，包括：

5.根据权利要求2所述的多层次贝叶斯数据同化作物产量估测方法，其特征在于，所述哨兵2号反射率数据包括哨兵2号的level-2a数据的b2、b3、b4、b5、b6、b7、b8、b8a、b11和b12波段数据。

6.根据权利要求1或...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄健熙，宋健健，黄海，李雪草，苏伟，曾也鲁，李俐，苗双喜，
申请(专利权)人：中国农业大学，
类型：发明
国别省市：