[发明专利]一种烟草最适移栽期的预测方法及装置

说明书

本申请提供了一种烟草最适移栽期的预测方法及装置，属于烟草种植管理领域，包括：结合sentinel‑2遥感影像和多种气象数据，构建用于烟草移栽期预测的多因子数据集，结合历史记录等数据，采用多项因子累计值叠加的方式确定最适宜移栽期判别标准，并通过LSTM预测模型对各项因子进行预测，从而实现烟草最适宜移栽期的动态预测。本方案使用多项因子从播种期到最适宜移栽期的累计值叠加的方式来确定最终的最适宜移栽期评判标准，相对于已有研究采用单一或多因子值得阈值进行确定的方式，有效的提高了评判的准确性和抗干扰能力。

技术领域

本发明属于烟草种植管理领域，尤其涉及一种烟草最适移栽期的预测方法及装置。

背景技术

烟叶质量的优劣对于卷烟产品的品质具有决定性的影响，优质烟叶的生产不仅需要适宜的生态条件，更需要根据烟草生长发育特点充分利用有限的自然资源。烟草大田生育期内气候因子在不同生育期的分配状况对于优质烟草的生产起着至关重要的作用，而气候条件主要包括温度、降水和光照，适宜的气候条件是烟草完成正常生长发育所必需的。此外，相对湿度的高低会影响烟草发病情况，烟田生育期前期相对湿度过大会显著增加烟田发病率。

移栽期是烟草栽培措施中重要的环节，对烟草的田间性状、产量和质量有显著的影响。不同的移栽期下烟株各生育期所处的温度、光照、降雨等气候条件不同，从而对烟株的生长发育和生产质量产生较大的影响。移栽是烟草生产的关键环节，如果移栽过早，栽后烟株长时间处于低温寡照条件下，会严重影响烟株正常的生长发育，甚至出现早花；如果移栽过晚，栽后烟株前期处于相对高温高湿条件下，其生长发育速度过快，干物质积累不够，导致叶片偏薄，而生长后期气温降低将会影响叶片的正常成熟，降低烟叶的产质量。因此，合适的移栽期是烟草优质高产的关键因素之一。

现有公开了一种确定福建烟区烟草移栽日期的方法和系统（专利申请号为：CN201910445302.2），包括：根据前一自然年度的日均温数据拟合前一年度日均温随日期变动函数；根据拟合的日均温随日期变动函数建立本农业年度日均温随日期变动预测函数；根据本农业年度日均温随日期变动预测函数，基于特定规则确定烟草移栽日期。该方案采用单一因子（温度）的方式进行烟草移栽期的确定，易受到其它因素的干扰，抗干扰能力较差且准确性较低。

还公开了一种复杂山区烤烟适宜移栽期空间分布的确定方法（专利申请号为：CN201510284932.8），利用MODIS遥感影像数据和DEM高程数据，结合烟区地面观测数据，通过数学建模，构建烟区逐旬气象、土壤水分时空变化格局的模拟方法，提取主要气象要素和土壤水分的时空分布格局，结合烟叶移栽所需的最适宜的气象因子和土壤水分范围，确定该烟区最适宜移栽时间在空间上的分布格局。该方案使用MODIS遥感影像数据进行数据处理，但这种数据通常是用于全球或国家级的大尺度研究的，其数据产品并不适用于区域级的小尺度范围的研究，对结果缺乏有效性，不能很好的生成高空间分辨率的空间连续分布的移栽期预测结果。

发明内容

本申请提供了一种烟草最适移栽期的预测方法及装置，旨在解决上述采用单一因子的方式进行烟草移栽期的确定，易受到其它因素的干扰，抗干扰能力较差且准确性较低以及不能很好的生成高空间分辨率的空间连续分布的移栽期预测结果的问题。

为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案，包括：

获取待测烟田的气象数据和遥感影像数据并进行第一预处理，得到按照时间属性划分的第一历史数据集和第二预测数据集；

获取待测烟田中烟草过去每年度的播种时间和最适宜移栽期，得到第一时间区间，基于第一时间区间对第一历史数据集进行截取并进行第二预处理，得到烟草最适移栽期的评价标准；

基于第一历史数据集并采用多时间点输入对多时间点输出的模式对第一历史数据集中的各项因子分别进行预测模型的构建，建立LSTM预测模型，各项因子分别为气温、降水、日照时数和表层水分含量指数；