【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及水稻产量预测的，具体来说，涉及一种基于时间序列遥感影像的多品种水稻产量预测方法。
技术介绍
1、作物估产的传统方法主要包括田间抽样调查、气象预报和农学预报等方法，这些方法费时费力还需要专家知识，这使作物估产变得复杂、滞后，且不能大规模实施。此外，传统的地面人工测产方法效率低且易损坏植株，不利于后续产量的预估。遥感作为一种快速监测、分析和诊断技术，可以准确获取大面积作物的影像信息，因此被广泛应用于智慧农业各个方面。随着遥感技术的发展，光学卫星数据具有一定的空间、时间和光谱分辨率等特性，自20世纪70年代以来，已被广泛用于大尺度作物产量预测。然而，卫星数据的空间分辨率和时间分辨率较为粗糙，且易受天气影响，因此不能保障数据获取的时效性，这对区域作物产量预测影响较大。无人机遥感技术可以灵活搭载不同的传感器，高效获取高时空分辨率影像数据，近年来已逐渐成为作物长势监测的有效手段。利用无人机进行的遥感能够比地面测量技术监测更大范围，与卫星及飞机观测相比，提供更优的空间分辨率、更频繁的观测机会以及更低廉的成本，为远程感知技术带来新的可能。...
【技术保护点】
1.一种基于时间序列遥感影像的多品种水稻产量预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于时间序列遥感影像的多品种水稻产量预测方法，其特征在于，实验区域包含实验区域一和实验区域二，实验区域一和实验区域二均包含若干个田块，其中实验区域一中的田块种植有不同的杂交水稻品种，实验区域二中的田块种植有不同基因型的水稻。
3.根据权利要求1所述的一种基于时间序列遥感影像的多品种水稻产量预测方法，其特征在于，对RGB影像数据的处理包括进行图像拼接处理和三维重建，根据地面控制点坐标生成实验区域密集三维点云、数字表面模型、正射拼接影像；对...
【技术特征摘要】
1.一种基于时间序列遥感影像的多品种水稻产量预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于时间序列遥感影像的多品种水稻产量预测方法，其特征在于，实验区域包含实验区域一和实验区域二，实验区域一和实验区域二均包含若干个田块，其中实验区域一中的田块种植有不同的杂交水稻品种，实验区域二中的田块种植有不同基因型的水稻。
3.根据权利要求1所述的一种基于时间序列遥感影像的多品种水稻产量预测方法，其特征在于，对rgb影像数据的处理包括进行图像拼接处理和三维重建，根据地面控制点坐标生成实验区域密集三维点云、数字表面模型、正射拼接影像；对多光谱影像数据的处理包括几何处理、辐射处理以及光谱信息提取。
4.根据权利要求1所述的一种基于时间序列遥感影像的多品种水稻产量预测方法，其特征在于，无人机在获取水稻的多光谱影像数据时，搭载12波段的多光谱相机，中心波段分别为：490nm、520nm、550nm、570nm、670nm、680nm、700nm、720nm、800nm、850nm、900nm、950nm。
5.根据权利要求4所述的一种基于时间序列遥感影像的多品种水稻产量预测方法，其特征在于，有助于植被长势监测和产量预测的植被指数包含：
6.根据权利要求1所述的一种基于时间序列遥感影像的多品种水稻产量预测方法，其特征在于，s230中获...
【专利技术属性】
技术研发人员：何英彬，吴文斌，罗善军，李茜，王向一，陈慧聪，焦宜帆，
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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