[发明专利]一种遥感及气象一体化水稻估产方法

说明书

本发明涉及一种遥感及气象一体化水稻估产方法，包括：输入目标区域内农作物种植的遥感影像数据；利用最大似然监督分类算法获取所需区域的农作物种植分类信息；估算出目标区域内水稻种植面积；利用目标区域历年选取时间段内的气象监测数据和FPAR光合作用有效辐射系数，进行历年水稻长势分析结果；以遥感影像数据生成当年水稻生长过程曲线，获得当年目标区域水稻长势分析结果；根据目标区域气象监测数据评估得到目标区域灾害损失并区分灾种；建立水稻估产模型，并计算获得目标区域水稻总产量。本发明可实现高精度的大宗农作物估产，提高物估产结果的准确性，以用于满足农业生产管理、农业保险、期货等行业应用的专业化需求。

技术领域

本发明属于农业遥感技术领域，涉及一种遥感及气象一体化水稻估产方法。

背景技术

从古至今，如何为我国粮食安全及农产品贸易提供及时准确的作物长势、灾害损失定量评估、产量预估等信息，一直是国家生存与发展的重大问题。而今，上至国家决策层面，下至农业保险、期货市场及农户，在农作物生长过程中都希望尽可能精确估计作物产量。而传统的农作物估产主要采用农学模式和气象模式，进行人工区域调查，速度慢、工作量大、成本高，且不利于范围农作物的时空动态监测。

随着遥感技术的发展，农业遥感估产以及进入了一个全新的时期，农作物遥感估产建立了作物光谱和产量之间的关系，利用光谱来获取作物的生长信息。农业部、国家气象局、中国科学院均对农作物遥感估产技术开展了大范围的研究和应用。但是，农作物产量的形成受气象、土壤、水分等多种因素的影响，因此目前采用单一的卫星遥感数据或气象卫星数据的监测精度只能到70％-80％，误差来自于遥感数据本身的误差、数据解译过程误差等，单一遥感手段都都不足以满足高精度、专业化的农作物估产应用需求。因此需要通过多源遥感信息融合和相互验证来提高农作物遥感估产的精度。

发明内容

发明所要解决的课题是，如何利用气象遥感监测手段提高农作物遥感估产的精度，实现高精度的大宗农作物估产。

用于解决课题的技术手段是，本发明一种遥感及气象一体化水稻估产方法，包括以下步骤：

步骤1、输入目标区域内农作物种植的遥感影像数据；

步骤2、根据不同地物及各农作物之间的光谱特征差异，利用最大似然监督分类算法获取所需区域的农作物种植分类信息；

步骤3、根据农作物种植分类信息分类别统计像元个数，及根据遥感影像数据中的空间分辨率计算单个像元面积，并相乘估算出目标区域内水稻种植面积；

步骤4、利用目标区域历年选取时间段内的气象监测数据和FPAR光合作用有效辐射系数，进行历年水稻长势分析结果；

步骤5、以遥感影像数据生成当年水稻生长过程曲线，通过比较当年与历年间的水稻长势差异，基于历年水稻长势分析结果利用NDVI距平模型获得当年目标区域水稻长势分析结果；

步骤6、根据目标区域历年选取时间段内的气象监测数据，评估目标区域是否遭受洪涝灾害，及评估得到目标区域灾害损失并区分灾种；

步骤7、基于当年目标区域水稻长势分析结果、目标区域灾害损失、采集的目标区域现场水稻数据建立水稻估产模型，并由模型计算获得目标区域的水稻单产；根据水稻单产结合目标区域内水稻种植面积得到目标区域水稻总产量。

进一步地，作为本发明的一种优选技术方案：所述步骤1输入经几何校正的遥感影像数据。

进一步地，作为本发明的一种优选技术方案：所述步骤2采用最大似然监督分类算法获取农作物种植分类信息，具体为：

对遥感影像数据中已知物种类别信息的样本进行统计分析，获得各个类别对应的特征的条件概率分布，并以该条件概率分布和类别的先验概率作为分类的依据；