【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及农业，具体涉及一种地膜复用农田玉米产量预测方法、系统、设备及介质。
技术介绍
1、玉米是我国黄河流域旱作区的主要粮食作物，在区域粮食生产中占据着重要的位置，由于该地区地处内陆，气候干燥，降雨量少，蒸发量大，地膜覆盖技术是解决以上问题的重要农艺措施之一，随着地膜覆盖农田面积的增加，我国地膜需求量保持在每年百万吨以上，特别是黄河流域干旱地区地膜覆盖率更高。然而，由于农用地膜的主要成分稳定，在土壤中难以自行降解，且由于不恰当的回收方式会增加地膜破碎程度，并逐渐扩大土壤中的残膜污染面积，导致农田“白色污染”问题日趋严重。在农业可持续发展的迫切需求下，地膜复用成为提高农业生产效率、降低成本和减少面源污染的重要手段。然而，地膜在重复使用过程中，容易出现破损等情况，这对农田的土壤水分和土壤温度产生复杂影响。
2、传统的玉米产量预测方法多基于地面调查和统计数据，不仅耗时费力、成本高，而且难以全面、及时地反映地膜复用农田的实际情况。无人机遥感技术因其高效、灵活、高分辨率等特点，在农业领域的应用日益广泛。通过无人机搭载各种传感器，可以快速获取大面积农田的多源数据，包括影像数据、光谱数据等。这些数据为准确预测地膜复用农田的玉米产量提供了新的可能。因此，在国家大力推动农业绿色高质量发展以及精准农业蓬勃兴起的大背景下，迫切需要一种能够充分发挥无人机遥感技术优势，紧密结合地膜复用农田特点，实现对玉米产量精准预测的技术。
3、专利202311299358.4中公开了灌溉量与地膜类型对棉花生长、生理及产量影响的评价方法，包
4、总之，现有技术未考虑地膜破损后土壤环境变化对作物生长和产量的影响，构建的产量预测模型单一，对多年地膜复用农田玉米产量进行预估的精准较低，不能够为后续农业生产提出有效的水肥管理决策。
技术实现思路
1、针对现有技术存在未考虑地膜破损后土壤环境变化对作物生长和产量的影响，构建的产量预测模型单一，对多年地膜复用农田玉米产量进行预估的精准较低的不足，本专利技术提出一种地膜复用农田玉米产量预测方法、系统、设备及介质，通过利用无人机遥感影像，能够快速获取大面积农田的高分辨率数据，准确识别并量化地膜破损区域，综合考虑地膜破损、土壤水分和土壤温度等多因素对玉米生长和产量的影响，建立多因素与产量的协同变化预测模型，从而解决现有技术存在的问题。
2、一种地膜复用农田玉米产量预测方法，包括以下步骤：
3、采集当前地膜复用农田玉米全生育期图像，包括地膜覆盖rgb影像、土壤水分的多光谱影像、土壤温度的热成像影像和植被特征的多光谱影像；
4、根据地膜覆盖rgb影像，采用阈值分割方法提取地膜覆盖区域，并基于灰度共生矩阵glcm提取地膜破损区域，根据地膜覆盖区域和地膜破损区域的像素数量，得到地膜破损率；利用土壤水分和植被特征的多光谱影像计算归一化植被指数ndvi，建立土壤含水率实测数据与ndvi的线性回归模型，估算出土壤含水率；提取土壤温度热成像影像中每个像素对应的温度值，获得土壤温度数据；根据地膜破损率、土壤含水率和土壤温度数据与当前玉米产量的线性关系，引入生育期权重系数，构建出地膜复用农田玉米全生育期的产量协同变化预测模型；
5、将下一年地膜复用农田玉米关键生育期的地膜破损率、土壤含水率和土壤温度数据输入产量协同变化预测模型中，得到该年的玉米预估产量。
6、进一步地，所述根据地膜覆盖rgb影像，采用阈值分割方法提取地膜覆盖区域，具体包括以下步骤：
7、通过灰度化公式将地膜覆盖rgb影像转化为灰度图像，灰度化公式表示为：
8、gray＝0.299r+0.587g+0.114b
9、采用阈值分割方法提取地膜覆盖区域，设定地膜覆盖区域与玉米植株背景的阈值，对图像进行二值化处理，提取完整的地膜覆盖区域；所述地膜覆盖区域包括破损区域与完全覆盖区域。
10、进一步地，所述基于灰度共生矩阵glcm提取地膜破损区域，包括以下步骤：
11、计算地膜完全覆盖区域和地膜破损区域的熵值(e1和e2，e2＞e1)，设定阈值et(e1＜et＜e2)，若某区域的e＞et，可判定为地膜破损区域；其计算公式为：
12、
13、其中，e为熵值；p(i,j)为灰度共生矩阵；i和j分别代表不同灰度级组合，且i＝0，1，2...，l-1；j＝0，1，2...，l-1。
14、进一步地，所述根据地膜覆盖区域和地膜破损区域的像素数量，得到地膜破损率，表示为：
15、
16、其中，dr表示地膜破损率，n表示地膜破损区域的像素数量，n表示地膜覆盖区域的像素数量。
17、进一步地，所述构建出地膜复用农田玉米全生育期的产量协同变化预测模型之前，对地膜破损率、土壤含水率和土壤温度数据进行编码处理，具体包括以下步骤：
18、采用z-score标准化方法对地膜破损率x1j、土壤含水率x2j和土壤温度x3j数据进行处理后得到标准化后的地膜破损率z1j、土壤含水率z2j和土壤温度z3j；其中j＝1,2,3,4,5分别代表苗期、拔节期、抽雄期、灌浆期和成熟期；
19、将每个生育期的z1j、z2j和z3j形成一个特征向量vj，分别为：
20、v1＝[z11,z21,z31]，v2＝[z12,z22,z32]，v3＝[z13,z23,z33]，v4＝[z14,z24,z34]，v5＝[z15,z25,z35]
21、采用顺序编码对每个生育期分配编码值；其中苗期编码为1，拔节期编码为2，抽雄期编码为3，灌浆期编码为4，成熟期编码为5，编码特征向量表示为：
22、vc1＝[1,z11,z21,z31]，vc2＝[2,z12,z22,z32]，vc3＝[3,z13,z23,z33]，vc4＝[4,z14,z24,z34]，vc5＝[5,z15,z25,z35]。
23、进一步地，所述地膜复用农田玉米全生育期的产量协同变化预测模型表示为：
24、
25、其中，β0为截距项，表示理想环境条件下的基础产量；βij为回归系数，x1j为编码后的地膜破损率，x2j为编码后的土壤本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种地膜复用农田玉米产量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种地膜复用农田玉米产量预测方法，其特征在于，所述根据地膜覆盖RGB影像，采用阈值分割方法提取地膜覆盖区域，具体包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种地膜复用农田玉米产量预测方法，其特征在于，所述基于灰度共生矩阵GLCM提取地膜破损区域，包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种地膜复用农田玉米产量预测方法，其特征在于，所述根据地膜覆盖区域和地膜破损区域的像素数量，得到地膜破损率，表示为：
5.根据权利要求1所述的一种地膜复用农田玉米产量预测方法，其特征在于，所述构建出地膜复用农田玉米全生育期的产量协同变化预测模型之前，对地膜破损率、土壤含水率和土壤温度数据进行编码处理，具体包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的一种地膜复用农田玉米产量预测方法，其特征在于，所述地膜复用农田玉米全生育期的产量协同变化预测模型，表示为：
7.一种地膜复用农田玉米产量预测系统，其特征在于，包括：
8.一种地膜复用农田玉米
9.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令被处理器执行时，用于执行权利要求1-6任一项所述的地膜复用农田玉米产量预测方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种地膜复用农田玉米产量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种地膜复用农田玉米产量预测方法，其特征在于，所述根据地膜覆盖rgb影像，采用阈值分割方法提取地膜覆盖区域，具体包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种地膜复用农田玉米产量预测方法，其特征在于，所述基于灰度共生矩阵glcm提取地膜破损区域，包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种地膜复用农田玉米产量预测方法，其特征在于，所述根据地膜覆盖区域和地膜破损区域的像素数量，得到地膜破损率，表示为：
5.根据权利要求1所述的一种地膜复用农田玉米产量预测方法，其特征在于，所述构建出地膜复用农田玉米全生育期的产量协同变化预测模型之前，对地膜破损率、土壤含水...
【专利技术属性】
技术研发人员：李仙岳，胡琦，闫建文，高晓瑜，陈宁，张月红，史海滨，马红雨，
申请(专利权)人：内蒙古农业大学，
类型：发明
国别省市：
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