[发明专利]预测模型构建方法、预测方法、装置、设备及介质

说明书

本发明公开了一种预测模型构建方法、预测方法、装置、设备及介质，涉及草地遥感领域。预测模型构建方法包括：获取预设牧草衰败期内，每隔预设时间间隔的刈割后的牧草样方对应的牧草照片；统计每张牧草照片中的牧草像元数量和纸张像元数量；基于预设算式，利用预设大小、牧草样方的面积、牧草像元数量和纸张像元数量，计算牧草样方对应的叶面积指数；对每个预设时间间隔和对应的叶面积指数进行线性回归，得到牧草叶面积指数的预测模型。基于此，本发明填补了牧草衰败期的牧草研究空白；并且，因本发明拟合的是时间和实际测量得到的叶面积指数的映射关系，避免了如光谱或其他环境变量可能带来的误差，从而保证了预测模型的有效性。

技术领域

本发明涉及草地遥感领域，尤其涉及一种预测模型构建方法、预测方法、装置、设备及介质。

背景技术

叶面积指数是一个无量纲度量参数，定义为单位地表面积上叶子表面积总和的一半，与植被生长期、物种种类、叶簇、叶倾角和非叶物质等因素有关。

现阶段常通过遥感观测和指数反演方法估算不同区域尺度的叶面积指数。但是，由于多光谱波段不连续和其他观测因素，基于指数反演方法的叶面积指数估算存在一定误差。并且，大多数的叶面积指数估算均为针对牧草生长期的研究，而牧草衰败期间的叶面积指数估算难题尚未得到解决。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种预测模型构建方法、预测方法、装置、设备及介质，以解决牧草衰败期间的叶面积指数估算难题。

第一方面，本发明实施例提供一种预测模型构建方法，包括：

在预设牧草衰败期内，每隔预设时间间隔获取刈割后的第一牧草样方对应的牧草照片，其中，所述牧草照片包括所述第一牧草样方中的牧草均匀放置在预设大小的纸张上的照片；

统计每张所述牧草照片中的牧草像元数量和纸张像元数量；

基于预设算式，利用所述预设大小、所述第一牧草样方的面积及所述牧草照片中的所述牧草像元数量和所述纸张像元数量，计算所述第一牧草样方对应的叶面积指数，其中，所述预设算式包括：

式中，L表示叶面积指数，C₁表示所述牧草像元数量，C₂表示所述纸张像元数量，S₁表示所述预设大小，S₂表示所述第一牧草样方的面积；

对每个所述预设时间间隔和对应的叶面积指数进行线性回归，以拟合叶面积指数与时间的关系，得到牧草叶面积指数的预测模型。

可选的，在本发明实施例提供的一种可行方式中，一个第二牧草样方包括第一预设数量的所述第一牧草样方；

所述在预设牧草衰败期内，每隔预设时间间隔获取刈割后的第一牧草样方对应的牧草照片，包括：

在预设牧草衰败期内，每隔预设时间间隔从刈割后的第二牧草样方中随机选取第二预设数量的第一牧草样方，并获取所述第二预设数量的第一牧草样方中每个第一牧草样方对应的牧草照片，其中，所述第二预设数量小于所述第一预设数量；

所述对每个所述预设时间间隔和对应的叶面积指数进行线性回归，以拟合叶面积指数与时间的关系，得到牧草叶面积指数的预测模型，包括：

将所述第二预设数量的第一牧草样方的叶面积指数的平均值作为所述第二牧草样方的叶面积指数；

对每个所述预设时间间隔和每个所述预设时间间隔的所述第二牧草样方对应的叶面积指数进行线性回归，以拟合叶面积指数与时间的关系，得到牧草叶面积指数的预测模型。

可选的，在本发明实施例提供的一种可行方式中，所述在预设牧草衰败期内，每隔预设时间间隔获取刈割后的第一牧草样方对应的牧草照片之后，所述统计每张所述牧草照片中的牧草像元数量和纸张像元数量之前，所述方法还包括：