[发明专利]一种粮食作物实时估产方法及系统

说明书

本发明公开了一种粮食作物实时估产方法及系统。该方法包括：获取历史数据；根据不同年份不同时期的增强型植被指数计算增强型植被指数的距平；以第i时期增强型植被指数的距平为自变量，以估产差值为因变量，构建线性回归方程，得到第i时期的估产模型，估产差值为统计产量与趋势产量的差值或统计产量与第i‑1时期的估产值的差值；将第i时期的增强型植被指数的距平代入第i时期的估产模型，得到第i时期的估产波动值；根据第i时期的估产波动值和第i‑1时期估产值计算第i时期的模型估产值；计算第i时期的估产模型的误差；采用第i时期的估产模型的误差对第i时期的模型估产值进行修正，得到第i时期的估产值。本发明能够实现准确有效、实时性强的粮食作物估产。

技术领域

本发明涉及粮食作物估产领域，特别是涉及一种粮食作物实时估产方法及系统。

背景技术

及时、准确、有效的粮食作物估产对于应对国际粮价变动、稳定粮食安全及农业生产管理决策具有重要的意义。现代农业发展至今，一系列用于作物估产的技术方法在预测产量方面均取得了不同程度的成功，根据其采用的手段分为统计估产、气象估产、农学估产、遥感估产等。

统计估产是通过整体考虑影响作物产量的各种统计因子与作物产量之间的关系进行产量预测，常用的为趋势产量估测。该方法没有考虑作物产量形成的复杂机理，模型简单却没有明确反应作物的生长发育过程。

农学估产具有良好的农学基础，以此为基础发展的作物模拟模型被广泛应用，但此类模型复杂，需要大量的输入数据进行校准和调优，实际应用中很难满足其完整而有效的数据需求，其次，不同区域地理环境、种植制度的差异性也使得各农学参数在区域间发生变化，因此，该方式目前仍然停留在实验调试阶段，很难进行大范围估产业务应用。

气象估产是依据气象要素对于作物的生长状况具有明显影响的机理构建气象要素的产量系数来解释不同气象要素对产量的影响而进行的产量预测，例如，高金兰、马晓群等统计分析安徽省气候变化下降水量对粮食产量的影响，表明产量波动主要由水分条件不稳定导致。但该模型要素单一，未考虑其他因子对产量的影响，且气象要素以站点观测为主，空间覆盖范围有限。

遥感估产则是基于现代遥感科学技术获得作物生长的光谱信息反演作物生长参数，建立其与产量的相关关系实现产量的预估。遥感反演的生长参数是反映作物在特定环境下生长状况的综合指标，该指标是气象因子、土壤因子、田间管理因子等影响的综合结果，被认为是估产的最优因子，因此，基于遥感的农业估产被广泛应用。例如，王恺宁等利用冬小麦灌浆期四种不同植被指数组合建立模型，弥补单植被指数的缺陷，提高估产精度。但是，遥感技术仍然受到天气、同物异谱、异物同谱等各种影响，无法实现理论上的及时有效性。

发明内容

本发明的目的是提供一种粮食作物实时估产方法及系统，能够实现准确有效、实时性强的粮食作物估产。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种粮食作物实时估产方法，所述方法包括：

获取历史数据，所述历史数据包括不同年份不同时期的增强型植被指数、不同年份粮食作物的统计产量和不同年份粮食作物的趋势产量；

根据不同年份不同时期的增强型植被指数计算增强型植被指数的距平；

以第i时期增强型植被指数的距平为自变量，以估产差值为因变量，构建线性回归方程，得到第i时期的估产模型，所述估产差值为统计产量与趋势产量的差值或统计产量与第i-1时期的估产值的差值，其中，i＝1,…,n；

将第i时期的增强型植被指数的距平代入第i时期的估产模型，得到第i时期的估产波动值；

根据第i时期的估产波动值和第i-1时期估产值计算第i时期的模型估产值；

计算第i时期的估产模型的误差；