【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于水稻物候预测，具体涉及一种数据和物理机理协同驱动的水稻物候预测方法及系统。
技术介绍
1、水稻是我国重要粮食作物，其产量约占我国粮食总产量的43.6％，为全国50％以上的人口提供了稳定的粮食供应。水稻的高产与稳产直接关乎国家粮食安全。准确预测水稻物候日期对于制定科学合理的田间管理措施、促进作物增产具有重要意义。
2、作物模型可以描述作物生长及其对复杂环境响应机制，并被广泛用于预测作物物候。作物模型基于理论公式和物理参数对真实复杂农田系统进行描述，具有较强的物理机制和可解释性，有助于理解和模拟作物生长发育过程。在众多的作物模型中，oryza模型被认为是最能准确、全面描述水稻生长发育过程的模型。该模型采用生长发育速率参数描述水稻幼苗、光敏感期、孕穗期和成熟期等生长阶段的生长速率。oryza模型自带的drate软件是估计模型生长发育速率参数最常用的技术手段。但是，在实际的农田环境中，水稻品种和栽培模式等都会影响水稻的生长发育速率，而drate软件无法考虑水稻品种和栽培模式对生长发育速率的影响，这不可避免会造成oryz...
【技术保护点】
1.一种数据和物理机理协同驱动的水稻物候预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述数据和物理机理协同驱动的水稻物候预测方法，其特征在于，水稻的品种包括龙粳31和绥粳18。
3.根据权利要求1所述数据和物理机理协同驱动的水稻物候预测方法，其特征在于，水稻的栽培模式包括常规、密苗和叠盘暗室。
4.根据权利要求1所述数据和物理机理协同驱动的水稻物候预测方法，其特征在于，水稻的物候日期包括育苗、移苗、拔节、开花和成熟日期。
5.根据权利要求1所述数据和物理机理协同驱动的水稻物候预测方法，其特征在于，作物生长环境...
【技术特征摘要】
1.一种数据和物理机理协同驱动的水稻物候预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述数据和物理机理协同驱动的水稻物候预测方法，其特征在于，水稻的品种包括龙粳31和绥粳18。
3.根据权利要求1所述数据和物理机理协同驱动的水稻物候预测方法，其特征在于，水稻的栽培模式包括常规、密苗和叠盘暗室。
4.根据权利要求1所述数据和物理机理协同驱动的水稻物候预测方法，其特征在于，水稻的物候日期包括育苗、移苗、拔节、开花和成熟日期。
5.根据权利要求1所述数据和物理机理协同驱动的水稻物候预测方法，其特征在于，作物生长环境信息包括水稻的栽培模式、移苗时间、农田土壤理化特性和水稻生长地的气象数据。
6.根据权利要求1所述数据和物理机理协同驱动的水稻物候预测方法，其特征在于，基于卫星遥感数据反演得到的植被指数包括差值环境植被指数dvi、地表水分指数lswi、归一...
【专利技术属性】
技术研发人员：于浕，孙秀萍，雷国庆，曾文治，任志鹏，李鸿鹄，谭娜，詹俊钢，
申请(专利权)人：烟台大学，
类型：发明
国别省市：
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