[发明专利]作物品质区域预测系统及方法

权利要求书

1.一种作物品质区域预测系统，其特征在于，该系统包括中心主机以及与所述中心子机相连的若干网络子机，

所述网络子机，用于采集作物成熟期籽粒样品，记录采样点地理位置数据，用近红外品质检测仪对所述籽粒样品进行品质检测，在本地记录作物品质指标的检测结果及其对应的地理位置数据，并将其同步至中心主机的数据中心服务器；

所述中心主机进一步包括：

遥感影像处理模块，用于获取作物生长期多波段遥感影像，并对其进行预处理，计算影像植被指数；

数据中心服务器，用于接收所述网络子机同步的数据，对所述检测结果数据与所述影像植被指数数据进行相关性分析，建立数学模型，并根据所述数学模型反演生成作物品质区域分布图。

2.如权利要求1所述的作物品质区域预测系统，其特征在于，

所述网络子机进一步包括：

采集单元，用于采集作物成熟期籽粒样品，并记录采样点地理位置数据；

近红外品质检测仪，用于对所述采集单元采集到的籽粒样品进行品质检测，并在本地记录作物品质指标的检测结果及其对应的地理位置数据；

数据同步单元，用于将所述检测结果及其对应的地理位置数据同步至中心主机的数据中心服务器。

3.如权利要求2所述的作物品质区域预测系统，其特征在于，该系统还包括与所述中心主机以及网络子机均相连的网络管理中心，所述网络管理中心，用于根据设定区域内设定量的作物样品，利用人工神经网络方法建立定标模型文件，并向待预测区域内全部近红外品质检测仪发送所述定标模型文件，统一全部近红外品质检测仪的定标模型。

4.如权利要求1所述的作物品质区域预测系统，其特征在于，所述数据中心服务器进一步包括：

模型构建单元，用于对所述检测结果数据与所述影像植被指数数据进行相关性分析，并建立数学模型；

分析制图单元，用于根据所述数学模型反演生成作物品质区域分布图。

5.如权利要求4所述的作物品质区域预测系统，其特征在于，所述数据中心服务器还包括：

品质数据处理单元，用于对所述检测结果及其对应的地理位置数据进行完整性和匹配检查，合并经完整性和匹配检查后的检测结果及其对应的地理位置数据，生成属性表包括采样点编号、地理位置、以及检测结果的ESRI Shape格式文件。

6.一种基于权利要求1-5任一项所述的作物品质区域预测系统的作物品质区域预测方法，其特征在于，该方法包括步骤：

S1.获取作物生长期多波段遥感影像，并对其进行预处理，计算选定的影像植被指数；

S2.采集作物成熟期籽粒样品，记录采样点地理位置数据，用近红外品质检测仪对所述籽粒样品进行品质检测，在本地记录作物品质指标的检测结果及其对应的地理位置数据，并将其同步至数据中心服务器；

S3.所述数据中心服务器对所述检测结果数据与所述植被指数数据进行相关性分析，建立数学模型，并根据所述数学模型反演生成作物品质区域分布图。

7.如权利要求6所述的作物品质区域预测方法，其特征在于，在步骤S1之前还包括步骤：

A.根据设定区域内设定量的作物样品，利用人工神经网络方法建立定标模型文件；

B.向待预测区域内全部近红外品质检测仪发送所述定标模型文件，统一全部近红外品质检测仪的定标模型。

8.如权利要求6所述的作物品质区域预测方法，其特征在于，在步骤S2后步骤S3之前还包括步骤：

S2.1对所述检测结果及其对应的地理位置数据进行完整性和匹配检查；

S2.2合并经完整性和匹配检查后的检测结果及其对应的地理位置数据，生成属性表包括采样点编号、地理位置、以及检测结果的ESRI Shape格式文件。

9.如权利要求6所述的作物品质区域预测方法，其特征在于，步骤S3进一步包括步骤：

S3.1建立采样点处作物籽粒品质指标与该位置的影像植被指数之间的相关系数矩阵；

S3.2选取相关系数矩阵中最大值所在的行列对应的品质指标和影像植被指数，根据选取的采样点数据建立数学模型；

S3.3根据所述数学模型，计算影像覆盖范围内的作物品质指标，反演生成作物品质区域分布图。