[发明专利]一种适用于作物全生育时期的遥感估产方法

权利要求书

1.一种适用于作物全生育时期的遥感估产方法，其特征在于，包括：

S1.构建生物量遥感驱动模型；

S2.构建生物量贡献率曲线；

S3.进行作物产量预测；

S4.优化算法的参数优化。

2.根据权利要求1所述的一种适用于作物全生育时期的遥感估产方法，其特征在于，S1中生物量遥感驱动模型为分层结构，第一层构建增强型植被指数EVI2与生物量AGB的关系模型，第二层以第一层的模型系数与生育期相对积温构建演化函数，其中第一层模型的斜率k与相对积温RGS为指数规律，截距b与RGS为线性规律，具体公式如下：

；

式中，为作物生物量，k和b为全生育时期生物量模型第一层回归方程的系数和截距，k和b在模型第二层中分别作为两个回归方程的因变量；EVI2为增强型植被指数，为第一层模型的因变量，由遥感影像的红波段和近红外波段计算得到；NIR和R分别为遥感影像的近红外和红波段；k₁、b₁、k₂、b₂分别为第二层两个回归方程的系数。

3.根据权利要求2所述的一种适用于作物全生育时期的遥感估产方法，其特征在于，S2中，生物量贡献率曲线为异速生长曲线，其横轴为相对积温值，纵轴为生物量贡献率，通过影像获取日期的生物量与生物量贡献率曲线对应到作物收获期生物量，即作物最大生物量AGB_max，生物量贡献率如下式：

；

式中，为生物量贡献率；b₃、b₄、b₅为模型系数；AGB_max为作物最终生物量；AGB为作物某一生育时期的生物量。

4.根据权利要求3所述的一种适用于作物全生育时期的遥感估产方法，其特征在于，S3中，作物产量为生长阶段中最后一天的生物量乘以收获系数，收获指数以一个县级行政区为单位，通过种子管理部门或者农业推广部门获得作物品种，基于不同品种的特性确定该地区的收获系数，产量预测的公式如下：

；

式中，Yield为作物产量；HI为作物对应的收获系数。

5.根据权利要求4所述的一种适用于作物全生育时期的遥感估产方法，其特征在于，S4中，得到作物遥感估产模型的7个参数k₁、b₁、k₂、b₂、b₃、b₄、b₅和2个自变量VI和RGS，VI为遥感植被指数，通过遗传优化算法对估产的模型的七个参数进行优化。

6.根据权利要求5所述的一种适用于作物全生育时期的遥感估产方法，其特征在于，S4包括：

S4.1.进行参数初始化并确定参数优化范围，根据使用地面数据建立的CBA模型的参数作为估产模型参数的初始值，CBA模型为全生育时期生物量估算模型；

S4.2.适应度计算，使用遗传算法对作物估产模型参数进行优化时，选择实测产量与预测产量的均方根误差RMSE作为适应度函数，在模型参数优化过程中，将训练数据使用估产模型进行产量估算后RMSE最小作为优化目标：

计算个体适应度如下：

 ；

式中，J为个体适应度，n为训练样本个数，为样本点产量估算值，Y为样本点产量实测值；

S4.3.迭代计算，使用适应度函数对个体进行适应度评价，遗传算法按与个体适应度成正比的概率来决定当前群体中各个个体遗传到下一代群体中机会的多少，并根据个体适应度的大小进行复制、交叉和遗传操作；

对模型参数进行重复迭代运算，当相邻代0.01或达到预先设定500次迭代次数后，结束迭代计算，对优化个体进行解码，得到优化后的模型参数值；

S4.4.作物产量估算，利用得到的优化后参数值带入估产模型，结合任一生育时期作物的相对积温和遥感植被指数EVI2作为输入，在不同时间通过估产模型得到估产结果。