[发明专利]遥感与作物模型融合的区域尺度作物出苗日期估算方法

权利要求书

1.一种遥感与作物模型融合的区域尺度作物出苗日期估算方法，其特征在于，具体步骤如下：

S1、获得研究区域的作物生育期内的中等分辨率遥感数据和实测光谱数据，对中等分辨率遥感数据进行预处理形成时间序列RED、NIR、SWIR三个波段的反射率数据，并基于实测光谱评估遥感反射率的不确定性；不确定性的数值用均方根误差RMSE计算：

式中，n表示观测次数；X_RS,i表示遥感观测值；X_obs,i表示实测光谱值；

S2、收集研究区域的气象、作物、土壤和作物管理参数，并将其作为输入参数，标定研究区域作物的WOFOST模型，耦合WOFOST模型与冠层辐射传输模型PROSAIL，动态模拟输出作物冠层RED、NIR、SWIR三个波段的反射率；

S3、采用MCMC方法评估WOFOST-PROSAIL模型的不确定性；

S4、以农气站点为结点，构建泰森多边形，以每个泰森多边形作为遥感与作物模型的数据同化单元；

S5、在每个泰森多边形内的作物格网单元，引入模型和遥感的不确定性，构建考虑不确定性的基于遥感反射率和WOFOST-PROSAIL模拟的反射率构建四维变分的代价函数，出苗日期的初始值和值域范围根据农气站点观测数据给定，采用SCU_UA全局优化算法最小化四维变分代价函数，优化出苗日期和TSUM1参数；

S6、逐个作物格网运行S5的步骤，采用优化后的参数集重新驱动WOFOST模型，模拟输出区域的作物出苗日期，进行空间制图指导作物生产。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1中所述中等分辨率遥感数据，为GF-1WFV、Landsat8 OLI和Sentinel-2A/2B的数据。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1中所述预处理为几何纠正、辐射定标和大气纠正。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S5中所述四维变分代价函数按公式(4)进行计算：

其中，k表示代价函数中优化模型参数的个数，x_k代表优化的WOFOST参数在区间范围的数据，x_k0代表优化的WOFOST参数个数的经验值，B表示模型误差，由S3中MCMC方法得到，T表示矩阵转置，t代表时间序列遥感观测数据的次数，Y_t表示遥感观测的RED、NIR、SWIR反射率数据，H_t(X)表示WOFOST-PROSAIL模型模拟的RED、NIR、SWIR反射率数据，Q代表不同波段遥感反射率的误差，由S1中计算的RMSE得到，X代表模型的驱动数据。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤S5中所述采用SCU_UA全局优化算法最小化四维变分代价函数，优化出苗日期和TSUM1参数，当满足以下三个收敛条件其中之一，即可结束同化，获得优化参数的数值：

①连续5次循环后待优化参数值已收缩到指定的值域范围；

②目标函数值在5次循环后无法提高0.0001％；

③计算代价函数的次数超过10000次。

6.如权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述作物为冬小麦。

7.一种基于权利要求1-6任一项所述遥感与作物模型融合的区域尺度作物出苗日期估算方法在指导农作物生产中的应用。