[发明专利]一种土壤水分遥感估算方法、装置、介质及终端

权利要求书

1.一种土壤水分遥感估算方法，其特征在于，所述方法包括：

对预设区域进行数据采集，获得所述预设区域的土壤参数和遥感检测参数；

构建基于学习算法的模型，将所述土壤参数和遥感检测参数输入所述基于学习算法的模型进行训练，得到训练的定量估算模型；

对预设区域进行遥感监测，获得实时监测数据，将所述实时监测数据输入到训练的定量估算模型中进行计算，输出得到土壤水分数据。

2.根据权利要求1所述一种土壤水分遥感估算方法，其特征在于，所述对预设区域进行数据采集，获得所述预设区域的土壤参数和遥感检测参数包括：

对所述预设区域内的土壤进行采集，将采集到的土壤进行测定分析，得到土壤信息；

对所述土壤信息进行处理得到空间格式的土壤参数；

对所述预设区域内的地表进行光学遥感检测，获得光学遥感数据，对所述光学遥感数据进行处理，得到遥感检测参数。

3.根据权利要求2所述一种土壤水分遥感估算方法，其特征在于，所述对所述预设区域内的土壤进行采集，将采集到的土壤进行测定分析，得到土壤信息包括：

在所述预设区域内选取若干个样点，在所述样点处提取土壤样本；

对所述土壤样本进行测定分析，得到土壤质地、干容重、孔隙度和有机质含量；

对所述土壤样本采用离心机法测定得到土壤水分特征曲线，从土壤水分特征曲线中获得土壤饱和导水率、田间持水量和永久萎蔫系数。

4.根据权利要求3所述一种土壤水分遥感估算方法，其特征在于，对所述土壤信息进行处理得到空间格式的土壤参数包括：

对所述土壤质地、干容重、孔隙度、有机质含量、土壤饱和导水率、田间持水量和永久萎蔫系数通过薄板样条插值法进行空间化表征，得到空间格式的土壤参数。

5.根据权利要求4所述一种土壤水分遥感估算方法，其特征在于，所述对所述预设区域内的地表进行光学遥感检测，获得光学遥感数据，对所述光学遥感数据进行处理，得到遥感检测参数包括：

采用无人机收集光学遥感数据，对所述光学遥感数据进行预处理，得到R、G、B和NIR的波段反射率；

对所述R、G、B和NIR的波段反射率进行计算得到EVI指数；

其中，遥感检测参数包括NIR波段反射率和EVI指数。

6.根据权利要求5所述一种土壤水分遥感估算方法，其特征在于，对所述光学遥感数据进行预处理包括：

对光学遥感数据进行影像拼接及地理配准，得到完整的影像；

对所述完整的影像使用最大自然分类法进行分类，去除影像中的阴影和暗像素。

7.根据权利要求6所述一种土壤水分遥感估算方法，其特征在于，所述构建基于学习算法的模型，将所述土壤参数和遥感检测参数输入所述基于学习算法的模型进行训练，得到训练的定量估算模型包括：

对所述空间格式的土壤参数和遥感检测参数采用分层分布的建模策略筛选出建模变量；

通过选取LightGBM算法构建得到LightGBM模型，将所述建模变量输入到LightGBM模型中进行计算，得到估测值；

将观测真值输入到所述LightGBM模型中，所述观测真值结合估测值可对模型效果进行量化分析，分析指标达到预定值，得到训练的定量估算模型。

8.根据权利要求7所述一种土壤水分遥感估算方法，其特征在于，所述观测真值的获得包括：

在预设区域的土壤内安装传感器，所述传感器按照时序对土壤水分进行检测，获得时序土壤水分剖面数据，将所述时序土壤水分剖面数据作为观测真值。

9.根据权利要求8所述一种土壤水分遥感估算方法，其特征在于，所述对预设区域进行遥感监测，获得实时监测数据，将所述实时监测数据输入到训练的定量估算模型中进行计算，输出得到土壤水分数据包括：

采用无人机对预设区域进行实时遥感监测，获得实时监测数据，将所述监测数据输入到训练的定量估算模型中进行计算，输出得到土壤水分数据。