[发明专利]引入地形因子的黑土区大豆生物量多时相遥感反演方法

说明书

本发明公开了引入地形因子的黑土区大豆生物量多时相遥感反演方法，包括如下步骤：步骤一，地形特征信息获取；步骤二，生物量样本数据获取；步骤三，获取植被指数；步骤四，分段建模；步骤五，建立反演模型；步骤六，生物量预测；步骤七，生成图层；其中在上述的步骤一中，实地测量裸土期内地块高精度DEM数据，使用定位精度为厘米级的海星达iRTK2对研究区地块进行实地测量；本发明，在传统植被指数基础上，创新性的加入地形相关因子，不仅提高了传统模型的精度和稳定性，而且也能够对作物生长多时期反演估算；同时，解决了以往单纯用植被指数模型精度不高，稳定性不强的问题，也解决了生物量反演时空不连续的问题。

技术领域

本发明涉及大豆生物量多时期精准反演与监测技术领域，具体为引入地 形因子的黑土区大豆生物量多时相遥感反演方法。

背景技术

生物量是作物长势监测的重要指标，单位面积生物量反映了作物群体长 势，是作物产量估算的基础。生物量估算是服务现代农业的一项重要内容， 及时准确的生物量模拟为田块尺度作物精准管理提供技术支持，对国家农业 决策、农田生产管理、粮食仓储安全等都有重要意义。

传统地面调查监测的统计模型与物理模型难以实用化，无论是从时间还 是从空间角度来获取生物量，都有一定难度和局限；随着遥感技术的发展， 较高空间分辨率遥感数据可以准确捕获农田土壤与作物信息，能更为快速、 准确、高效、无破坏地对生物量进行估算。目前基于传统遥感植被指数的估 算模型方法因素单一，精度和稳定性低，且无法对作物生长过程连续性表征， 难以满足田块尺度精准管理的要求,因此，设计引入地形因子的黑土区大豆生 物量多时相遥感反演方法是很有必要的。

发明内容

本发明的目的在于提供引入地形因子的黑土区大豆生物量多时相遥感反 演方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

引入地形因子的黑土区大豆生物量多时相遥感反演方法，包括如下步骤： 步骤一，地形特征信息获取；步骤二，生物量样本数据获取；步骤三，获取 植被指数；步骤四，分段建模；步骤五，建立反演模型；步骤六，生物量预 测；步骤七，生成图层；

其中在上述的步骤一中，实地测量裸土期内地块高精度DEM数据，使用 定位精度为厘米级的海星达iRTK2对研究区地块进行实地测量；将得到的780 个精确坐标和高程点，在ArcGIS中生成TIN图层，并转成高精度DEM栅格数 据，并提取地形特征信息；

其中在上述的步骤二中，分时段采集大豆整个生长期内，多期生物量样 本数据，在大豆生长期批次均匀采样，覆盖整个样区，每个样点面积为 2.2m×2m；统计每个样点大豆株数，并在其中随机选取若干株长势均匀的植 物样本，齐根剪取；在实验室中，将植物样品于80℃恒温烘干，获得植物 地上部分干生物量；用以下公式：W_j＝w_jk×n/k，将其换算成采样点1m×1 m区域内大豆的地上干生物量；

其中在上述的步骤三中，订购研究区地块大豆生长各时期高精度遥感影 像，进行正射校正和地形校正，提取植被指数；

其中在上述的步骤四中，根据作物生长不同时期状况，提取对应样点地 形和对应时期的植被指数信息，进行分段建模；

其中在上述的步骤五中，在SPSS中，随机选取各时期样本数目的三分之 二建模，三分之一验证；模型建立需要将植被指数、地形特征与作物生物量 的相关性进行分析，选取相关系数最高的植被指数和海拔、坡度、坡向因子 为备选估测因子，分别建立单一植被指数模型和引入地形因子的多元回归、 神经网络、随机森林模型；模型构建前，为避免输入变量之间的相关性的影 响，减少变维系数，先对上述变量进行主成分提取，建立基于主成分的大豆 地上干生物量预测反演模型；