[发明专利]一种基于花后NDVI积累值估测谷类作物产量的方法

说明书

本发明公开了一种基于花后NDVI积累值估测谷类作物产量的方法。包括：获取花后NDVI动态并进行数据平滑、获取花后ΔNDVI动态、找到ΔNDVI峰值对应于NDVI曲线上的Q点，计算从开花到Q点的NDVI曲线段的NDVI积累值，剔除阴雨天NDVI值获得有效NDVI积累值Effective cumulation_NDVI，代入模型预测产量。本发明方法具有较好的普适性，能够对不同年份、不同品种、不同管理措施的作物群体进行产量预测，实用性较好。用于作物新品种选育以及遥感估产，尤其是以卫星为工具，获取遥感信息对全球谷类作物产量的预测，以便更快获取全球谷类作物产量信息，对于粮食安全和贸易平衡做出重要保障。

技术领域

本发明涉及作物遥感估产领域，尤其涉及一种利用花后遥感植被指数NDVI来估测谷类作物产量的方法。

背景技术

产量预测是作物生产领域重要组成部分。随着全球信息化与智能化的不断升级，准确获取作物产量信息将有助于优化农业领域的资源配置和贸易平衡。有价值的结论或决策必须基于可靠的农业数据，而遥感技术则是获取可靠数据的唯一高效途径。科学家们目前已经构建了多类型方法用于产量估算：例如，最初研究人员发现可以利用作物不同生育时期获取的光谱信息来估算产量(Wiegand et al.，1991)；结合生理生化指标可以辅助光谱植被指数来有效地预测产量(El-Hendawy et al.，2019；Kanning et al.，2018)；植被指数与作物生长模型的结合能提高产量预测的准确性(Li et al.，2015)；随着交叉学科的发展，光谱信息与数学模型的结合也可以准确地找到规律(Zeng et al.，2018；Petteri etal.2019)。诸多方法虽然提高了预测结果的准确性，但复杂程度也在不断加码，这是难以避免的，也必然会限制产量预测模型的推广和应用。对光谱信息的筛选和使用中，我们不难发现，现有手段大多是基于某个生育时间节点或者多个时间节点获取的光谱信息再结合其它方法实现产量预测，而作物生长是一个连续的过程，时刻会受到诸多外界因素的影响，仅仅使用截面数据肯定会忽略甚至丢失大量与作物生长发育相关的重要信息。

遥感植被指数NDVI最早由Rouse等人于1973年提出，用来研究植被生长动态变化。经过多年研究，遥感指数NDVI的应用不断被拓宽。在大尺度空域的应用中，结合作物物候信息，研究人员可以利用作物生育期内的植被指数动态趋势，通过辨别趋势的异同来区分生物种类(Lee et al.，2016；Gerstmann et al.，2016)，例如杂草和作物(López-Granadoset al.，2016)。与此同时，科研人员还可以进一步提取作物的种植面积(Pan et al.，2012)，绘制相应的空间分布图(Gerstmann et al.，2018；Zhong et al.，2015)。在地表尺度上，NDVI已被广泛用于全球植被研究，多用于表针标准植被的覆盖度、生物量、理化特征以及健康状况等(王磊，2013)。当前，NDVI的普及度已然很高，且获取方式多样、成本低廉，越来越受到研究者的重视。禾谷类作物从开花到成熟是籽粒产量的决定期，开花后冠层绿色面积、光合活性及其持续时间综合决定了产量高低。瞬时测定的冠层NDVI可以表征当时冠层绿度及活性，但由于冠层绿度和活性是动态变化且逐时递减的，利用某一时间点的NDVI很难与最终产量建立稳定且高度相关的模型，若把冠层NDVI与最终产量联系起来建立相关关系必须考虑冠层绿度和活性的持续时间。然而，迄今为止，尚未有利用花后NDVI时间序列变化来估测作物产量的方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种通过获取谷类作物群体花后冠层NDVI动态提取有效NDVI值计算积累值来进行产量估测的方法。本发明的方法与其它分析方法的显著区别在本发明是普适性较好，能够对不同年份、不同栽培品种、不同管理措施下的谷类作物群体实施产量监测。

本发明所提供的估测谷类作物产量的方法，包括如下步骤：

1)布置不同年份、不同栽培品种、不同管理措施的作物栽培试验；

2)通过田间调查，记录作物群体的具体开花日期，精确到某一自然日；