[发明专利]一种结合作物生长模型估算玉米籽粒蛋白质含量的方法

说明书

本发明涉及农业遥感领域，具体提供了一种结合作物生长模型估算玉米籽粒蛋白质含量的方法，包括如下步骤：S1：获取玉米生长周期内的时间序列数据、多期遥感数据及相应日期的玉米叶面积LAI和叶片氮累积量LNA；S2：构建基于遥感数据的LAI和LNA反演模型；S3：构建最小误差函数，最小误差函数中包括LAI和LNA；S4：引入DSSAT模型，将玉米基础参数输入至DSSAT模型进行模拟，并利用LAI、LNA结果与模型模拟结果相结合构建最小误差函数来判断是否达到了最优输入参数，最终得到最优输入参数对应的玉米籽粒蛋白质含量值。本方案通过将LAI和LNA结合构建误差函数并参与最优模型参数求解，可提高玉米籽粒蛋白质含量的估算精度。

技术领域

本发明涉及农业遥感技术领域，尤其涉及一种结合作物生长模型估算玉米籽粒蛋白质含量的方法。

背景技术

玉米可作为粮食、饲料、油料、能源和制药企业的原料而被广泛使用，是一种重要的粮食作物，在我国甚至全世界都具有很高的经济利用价值。玉米在我国谷物增产总额中的贡献率为40％左右，在我国粮食和饲料生产中占有举足轻重的地位，然而受到玉米生产、加工成本高，高产优质玉米品种资源缺乏等因素的影响，我国每年的玉米进口量仍然逐年增加，蛋白质作为玉米籽粒的重要储存物质，直接影响玉米的产量和品质，因此提高玉米籽粒的蛋白质含量具有重要的经济价值和社会效益。

现有的玉米籽粒蛋白质估算方法多基于田间采样，或利用特定时期的遥感数据与实测玉米籽粒蛋白质含量数据进行统计分析，选取与玉米籽粒蛋白质含量相关的特征变量，进而建立起玉米籽粒蛋白质含量与特征遥感变量间的相关函数关系。现有的对玉米籽粒蛋白质含量进行遥感估产的方案主要存在如下不足：

1、仅仅依靠田间实测方法，对时间和劳动力的耗费较大，效率较低；

2、利用特定时期遥感数据所构建的蛋白质含量估算函数关系过于简单，其区域和年际扩展性差，玉米籽粒蛋白质含量的估算精度低。

综上所述，如何设计一种可结合作物生长模型估算玉米籽粒蛋白质含量的方法，以提高玉米籽粒蛋白质含量的估算精度，是当下亟需解决的问题。

发明内容

本发明为解决上述问题，提供了一种结合作物生长模型估算玉米籽粒蛋白质含量的方法，选择LAI和LNA两个指标作为重要指标来构建最小误差函数，同时结合多时间遥感数据、气象数据和土壤数据进行模拟，可得到最佳玉米籽粒蛋白质含量。

为达到上述目的，本发明提出如下技术方案：一种结合作物生长模型估算玉米籽粒蛋白质含量的方法，包括如下步骤：

S1：获取玉米生长周期内的时间序列数据、多期遥感数据及相应日期的玉米叶面积LAI和叶片氮累积量LNA；

S2：构建基于遥感数据的LAI和LNA反演模型；

S3：构建最小误差函数，最小误差函数中包括LAI和LNA；

S4：引入DSSAT模型，并玉米基础参数输入DSSAT模型进行模拟，并利用遥感数据反演的LAI、LNA结果与模型模拟结果相结合构建最小误差函数来判断是否达到了最优输入参数，最终得到最优输入参数对应的玉米籽粒蛋白质含量值。

优选的，步骤S3中的最小误差函数如公式（1）所示：