[发明专利]基于多源信息的区域尺度病虫害预测方法

权利要求书

1.一种基于多源信息的区域尺度病虫害预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、获取反映植被生理状态的空间连续的卫星遥感数据和反映气象条件的区域尺度气象数据，然后分别对所述卫星遥感数据和区域尺度气象数据进行预处理；

S2、从所述卫星遥感数据中获取两部分数据：第一，反映植被生理状态的光谱反射率和植被指数；第二，反映植被生境条件的地表温度；

S3、从根据步骤S1所得到的区域尺度气象数据以及根据步骤S2所得到的卫星遥感数据中进行特征选取，并进行相应的时相选择；

S4、构建预测模型；

S5、进行植被种植面积提取，并在所选取的面积中进行地块单元分割，得到农田管理单元；

S6、将步骤S3所选取的相应时相的区域尺度气象数据特征和卫星遥感数据特征按照所述农田管理单元分别进行平均计算，然后以所述农田管理单元为单位，将所得到的各个特征的平均值作为所述模型的输入数据，输出病虫害发生概率值。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1中，选取覆盖可见光、近红外和热红外波段的中高分辨率卫星影像数据作为所述卫星遥感数据，并选取反映病害发生生境条件的参数作为区域尺度气象数据。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1中，对所述卫星遥感数据进行预处理包括辐射定标、大气校正、几何校正和去云，对所述区域尺度气象数据进行预处理包括数据检查、异常值去除，取平均和空间插值。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，在步骤S1中，对符合正态分布检验的参数选用克里金方法进行所述空间插值，对于未通过正态分布检验的参数采用反距离权重方法进行所述空间插值。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S3中进行特征选取的标准包括两方面：所选特征对病虫害发生敏感；所选特征之间的相关系数低于预设值。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，步骤S3中以所选特征对病虫害发生敏感为标准选取特征的方式为：采用独立样本检验特征在正常植被样本和染病植被样本中的差异，表征差异的值大于预设阈值则表明该特征对病虫害发生敏感。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，步骤S3中以所选特征之间的相关系数低于预设值为标准选取特征的方式为：对病虫害发生敏感的特征两两进行相关性分析，然后选取相关系数低于预设值的特征。

8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S4中选用二值Logistic回归方法构建所述预测模型。

9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S5中采用决策树、最大似然或神经网络方法进行所述植被种植面积选取。

10.如权利要求1~9中任一项所述的方法，其特征在于，步骤S5中，在所选取的面积内进行图像分割，生成农田管理单元的矢量边界，从而得到所述农田管理单元。