[发明专利]一种基于尺度转换和数据同化的农作物产量估测方法

权利要求书

1.一种基于尺度转换和数据同化的农作物产量估测方法，其特征在于，具体步骤如下：

S1收集研究区内的气象参数、作物参数、土壤参数和管理参数并以之进行WOFOST作物模型的单点尺度标定；之后基于气象参数进行区域化，完成WOFOST作物模型的空间化；

S2基于多时相的遥感影像，结合地面调查获得的作物类型样本点，结合待测农作物的物候特征，构建分类规则，获取作物类型分布图和待测农作物纯度百分比图；

S3对待测农作物生育期时间序列MODIS LAI曲线进行滤波，以消除数据缺失和云污染的影响；基于地面实测样本点的实测LAI与多时相植被指数TM VI构建回归统计模型，获得区域30米的TM LAI；

S4融合地面实测样本点LAI、多时相TM LAI和滤波后的MODISLAI信息，构建二级尺度转换模型，生成时间序列尺度调整LAI；

S5基于地面样本点关键物候期的LAI，计算遥感观测和作物模型模拟的标准差，获得待测农作物关键物候期的遥感观测误差和作物模型误差；

S6以S4获得的尺度调整LAI和作物模型模拟LAI，并引入遥感观测误差和作物模型误差，构建四维变分代价函数，使用最优化算法最小化代价函数，通过多次迭代，获得优化作物模型参数；

S7将S6获得的优化作物模型参数代入作物模型，选择待测农作物纯度大于60%的像元，逐像元单元运行作物模型模拟产量，然后汇总到县域行政单元，输出县域待测农作物单产，指导粮食生产。

2.权利要求1所述基于尺度转换和数据同化的农作物产量估测方法，其特征在于，S1所述基于气象参数进行区域化，完成作物模型的空间化是指结合遥感影像对收集的参数进行空间位置的匹配，对气象参数和作物模型所需的积温参数，采用Kriging插值算法，完成参数区域化标定。

3.权利要求1所述基于尺度转换和数据同化的农作物产量估测方法，其特征在于，S2所述多时相的遥感影像为多时相的Landsat TM。

4.权利要求1所述基于尺度转换和数据同化的农作物产量估测方法，其特征在于，S2所述获取作物类型分布图和待测农作物纯度百分比图为采用C5.0的决策树分类算法，结合农作物的物候特征和光谱特征，构建分类规则，获取作物类型分布图，采用1km格网套合，生成1km的待测农作物纯度百分比空间分布图，为了减少非待测农作物区域对数据同化结果的影响，选择待测农作物纯度大于60%的像元，作为后续县域尺度产量估测的像元。

5.权利要求1所述基于尺度转换和数据同化的农作物产量估测方法，其特征在于，S3所述进行滤波，采用上包络线（Savitzky-Golay，S-G）滤波算法，其表达式见公式（1）：

yJ*=Σi=-mi=mCiYj+iN---(1)]]>

式中：Y_j+i表示原始LAI曲线上的一块窗口内的值，m为窗口的半径，N为卷积数目，窗口的宽度为2m+1；Y_j^*表示滤波后的LAI值；C表示第i个LAI值的滤波系数。