[发明专利]时间序列LAI曲线积分面积区域水稻成熟期预测方法

权利要求书

1.一种时间序列LAI曲线积分面积区域水稻成熟期预测方法，其特征在于，所述时间序列LAI曲线积分面积区域水稻成熟期预测方法包括以下步骤：

第一步，采用Sentinel-2数据结合野外调查对研究区作物类型分类，获得20米格网单元水稻的种植区域图；

第二步，获得水稻生育期内Sentinel-2LAI产品，重构LAI时间序列；

第三步，获取LAI达到峰值时的水稻抽穗期；

第四步，针对近三年水稻生育期，提取Sentinel-2LAI时间序列，计算水稻成熟阈值；

第五步，水稻出苗期到抽穗期采用实际的Sentinel-2LAI曲线，构建模拟LAI时间序列轨迹的CSDM曲线；再以模拟LAI时间序列轨迹的CSDM曲线为基础模拟LAI曲线；组成全生育期LAI积分曲线；

第六步，前15天进行成熟期预报，在预报区间内逐日以全生育期LAI积分曲线计算积分面积比值R_pre；

第七步，逐20米格网单元重复第六步，生成区域水稻成熟期预测空间分布图，指导水稻的及时采收。

2.如权利要求1所述的时间序列LAI曲线积分面积区域水稻成熟期预测方法，其特征在于，第一步中，所述采用Sentinel-2数据结合野外调查对研究区作物类型分类包括：

(1)收集Sentinel-2数据和通过野外调查得到研究区的地面数据；

(2)通过数据合成法获得一定时间长度的合成时间序列；

(3)提取研究区每种作物对应的分类特征；

(4)基于步骤(3)中获得的每种作物对应的特征，进行研究区作物分类。

3.如权利要求2所述的时间序列LAI曲线积分面积区域水稻成熟期预测方法，其特征在于，步骤(1)中，所述地面数据包括作物地理位置和类型。

4.如权利要求1所述的时间序列LAI曲线积分面积区域水稻成熟期预测方法，其特征在于，第二步中，所述LAI时间序列重构方法包括：

采用滤波算法重构LAI时间序列；

滤波公式为：

其中，Y_j+1表示原始LAI曲线上的一块窗口内的值，m为窗口的半径，N为卷积数目，窗口的宽度为2m+1，表示滤波后窗口中心的LAI值，C_i表示第i个LAI值的滤波系数。

5.如权利要求1所述的时间序列LAI曲线积分面积区域水稻成熟期预测方法，其特征在于，第四步中，所述水稻成熟阈值计算方法包括：

计算抽穗期至成熟期的积分面积占出苗到成熟的积分总面积的百分比均值R_ave作为水稻成熟阈值。

6.如权利要求1所述的时间序列LAI曲线积分面积区域水稻成熟期预测方法，其特征在于，所述第五步具体包括：

1)抽穗期到成熟期采用冠层结构动力学模型CSDM曲线；

2)结合气象观测数据和气象集合预报数据作为CSDM的输入，构建模拟LAI时间序列轨迹的CSDM曲线；

3)以模拟LAI时间序列轨迹的CSDM曲线为基础模拟LAI曲线；组成全生育期LAI积分曲线。

7.如权利要求1所述的时间序列LAI曲线积分面积区域水稻成熟期预测方法，其特征在于，第六步中，所述成熟期预报包括：在预报区间内逐日以全生育期LAI积分曲线计算积分面积比值R_pre，当R_pre≥R_ave时，对应的日期即为水稻成熟期。