作物产量估测方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种作物产量估测方法、装置、设备及存储介质，涉及农业遥感技术领域，包括：获取待测区域的多维参数信息和遥感数据；将多维参数信息输入至作物生长模型，得到作物生长模型输出的模拟叶面积指数数据；基于不同生育期对应的生育期权重，对遥感数据和模拟叶面积指数数据进行同化耦合处理，得到同化叶面积指数数据；将同化叶面积指数数据输入至作物生长模型，得到作物生长模型输出的作物产量估算结果。本发明专利技术通过在同化耦合过程中以叶面积指数数据作为同化量，规避了发散现象，且结合各生育期的权重系数，对遥感数据和模拟叶面积指数数据进行同化耦合处理，有效提升作物模型与遥感数据的同化耦合效果，进而提升作物产量评估的准确性。的准确性。的准确性。

【技术实现步骤摘要】
作物产量估测方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及农业遥感
，尤其涉及一种作物产量估测方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]将作物模型与遥感数据进行同化以进行作物长势监测和产量估测已成为可靠的作物生长研究方法。其中，作物模型的机理特征可以动态提供逐日的长势信息；遥感数据的时效性保证了作物模型在模拟过程与实际生产过程一致。
[0003]目前，耦合作物生长模型与遥感数据相结合的同化算法主要包括变分算法和滤波算法，其中，变分方法是根据背景误差和观测误差，将观测值同化到模拟过程中，然而，变分方法无法体现在同化过程中，各同化节点所对应的作物不同关键生育期的影响，可能会导致同化结果的准确性较低。而滤波算法是通过集成多组模拟值与观测值计算预测结果的概率分布，最终获得有优的预测值，但是，滤波算法可能存在滤波器发散问题，导致模拟过程出现剧烈的震荡，从而导致作物产量估测的准确性较低。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种作物产量估测方法、装置、设备及存储介质，旨在提高作物产量估测的准确性。
[0005]本专利技术提供一种作物产量估测方法，包括：获取待测区域的多维参数信息和遥感数据；将所述多维参数信息输入至作物生长模型，得到所述作物生长模型输出的模拟叶面积指数数据；基于不同生育期对应的生育期权重，对所述遥感数据和所述模拟叶面积指数数据进行同化耦合处理，得到同化叶面积指数数据；其中，所述不同生育期对应的生育期权重是基于各个生育期对应的产量预测模型计算得到，任一所述生育期对应的产量预测模型是基于所述待测区域中作物的历史作物产量以及任一所述生育期的历史监测数据进行迭代训练得到；将所述同化叶面积指数数据输入至所述作物生长模型，得到所述作物生长模型输出的作物产量估算结果。
[0006]根据本专利技术提供的一种作物产量估测方法，所述不同生育期对应的生育期权重是基于如下步骤确定：获取所述待测区域中作物的历史作物产量以及不同生育期的历史监测数据；基于所述历史作物产量和所述不同生育期的历史监测数据，构建各个生育期对应的产量预测模型；利用预设权重优化算法将各所述生育期对应的产量预测模型进行融合，得到各所述产量预测模型的生育期权重系数。
[0007]根据本专利技术提供的一种作物产量估测方法，所述基于不同生育期对应的生育期权重，对所述遥感数据和所述模拟叶面积指数数据进行同化耦合处理，得到同化叶面积指数数据，包括：对所述遥感数据进行反演处理，得到反演叶面积指数数据；基于各所述生育期权重、所述反演叶面积指数数据以及所述模拟叶面积指数数据，利用预设同化算法计算得到所述同化叶面积指数数据。
[0008]根据本专利技术提供的一种作物产量估测方法，所述基于各所述生育期权重、所述反演叶面积指数数据以及所述模拟叶面积指数数据，利用预设同化算法计算得到所述同化叶面积指数数据，包括：基于各所述生育期权重，构建所述预设同化算法中的观测算子；利用新构建观测算子的预设同化算法，对所述反演叶面积指数数据和所述模拟叶面积指数数据进行同化处理，得到所述同化叶面积指数数据。
[0009]根据本专利技术提供的一种作物产量估测方法，所述对所述遥感数据进行反演处理，得到反演叶面积指数数据，包括：基于所述遥感数据，计算得到各个采样点的植被指数数据；将各所述采样点的植被指数数据输入至反演模型，得到所述反演模型输出的反演叶面积指数数据；其中，所述反演模型是基于历史遥感数据以及各个训练采样点的实测叶面积指数数据进行迭代训练得到。
[0010]根据本专利技术提供的一种作物产量估测方法，所述反演模型是基于如下步骤训练得到：获取历史遥感数据以及各个训练采样点的实测叶面积指数数据；基于所述历史遥感数据，计算得到各个训练采样点的植被指数数据；基于各所述训练采样点的植被指数数据以及实测叶面积指数数据，对初始回归模型进行迭代训练，得到所述反演模型。
[0011]根据本专利技术提供的一种作物产量估测方法，所述获取待测区域的多维参数信息，包括：获取若干个模型参数组合；基于各所述模型参数组合以及所述实测叶面积指数数据，利用预设参数优化算法迭代计算得到所述作物生长模型的优化初始参数组合，并将所述优化初始参数组合作为所述多维参数信息。
[0012]本专利技术还提供一种作物产量估测装置，包括：获取模块，用于获取待测区域的多维参数信息和遥感数据；模拟模块，用于将所述多维参数信息输入至作物生长模型，得到所述作物生长模型输出的模拟叶面积指数数据；同化模块，用于基于不同生育期对应的生育期权重，对所述遥感数据和所述模拟叶面积指数数据进行同化耦合处理，得到同化叶面积指数数据；其中，所述不同生育期对应的生育期权重是基于各个生育期对应的产量预测模型计算得到，任一所述生育期对应的产量预测模型是基于所述待测区域中作物的历史作物产
量以及任一所述生育期的历史监测数据进行迭代训练得到；产量估算模块，用于将所述同化叶面积指数数据输入至所述作物生长模型，得到所述作物生长模型输出的作物产量估算结果。
[0013]本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述作物产量估测方法。
[0014]本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述作物产量估测方法。
[0015]本专利技术提供的作物产量估测方法、装置、设备及存储介质，通过在同化耦合过程中，以叶面积指数数据作为同化量，规避了发散现象，并且结合各生育期的权重系数，对遥感数据和模拟叶面积指数数据进行同化耦合处理，能够精确地反应各生育阶段对作物生长的影响，有效提升作物模型与遥感数据的同化耦合效果，进而提升作物产量评估的准确性。
附图说明
[0016]为了更清楚地说明本专利技术或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图逐一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0017]图1是本专利技术提供的作物产量估测方法的流程示意图；图2是本专利技术提供的作物产量估测装置的结构示意图；图3是本专利技术提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0018]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术中的附图，对本专利技术中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0019]在本专利技术一个或多个实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本专利技术一个或多个实施例。在本专利技术一个或多个实施例中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本专利技术一个或多个实施例中使用的术语“和/或本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种作物产量估测方法，其特征在于，包括：获取待测区域的多维参数信息和遥感数据；将所述多维参数信息输入至作物生长模型，得到所述作物生长模型输出的模拟叶面积指数数据；基于不同生育期对应的生育期权重，对所述遥感数据和所述模拟叶面积指数数据进行同化耦合处理，得到同化叶面积指数数据；其中，所述不同生育期对应的生育期权重是基于各个生育期对应的产量预测模型计算得到，任一所述生育期对应的产量预测模型是基于所述待测区域中作物的历史作物产量以及任一所述生育期的历史监测数据进行迭代训练得到；将所述同化叶面积指数数据输入至所述作物生长模型，得到所述作物生长模型输出的作物产量估算结果。2.根据权利要求1所述的作物产量估测方法，其特征在于，所述不同生育期对应的生育期权重是基于如下步骤确定：获取所述待测区域中作物的历史作物产量以及不同生育期的历史监测数据；基于所述历史作物产量和所述不同生育期的历史监测数据，构建各个生育期对应的产量预测模型；利用预设权重优化算法将各所述生育期对应的产量预测模型进行融合，得到各所述产量预测模型的生育期权重系数。3.根据权利要求1所述的作物产量估测方法，其特征在于，所述基于不同生育期对应的生育期权重，对所述遥感数据和所述模拟叶面积指数数据进行同化耦合处理，得到同化叶面积指数数据，包括：对所述遥感数据进行反演处理，得到反演叶面积指数数据；基于各所述生育期权重、所述反演叶面积指数数据以及所述模拟叶面积指数数据，利用预设同化算法计算得到所述同化叶面积指数数据。4.根据权利要求3所述的作物产量估测方法，其特征在于，所述基于各所述生育期权重、所述反演叶面积指数数据以及所述模拟叶面积指数数据，利用预设同化算法计算得到所述同化叶面积指数数据，包括：基于各所述生育期权重，构建所述预设同化算法中的观测算子；利用新构建观测算子的预设同化算法，对所述反演叶面积指数数据和所述模拟叶面积指数数据进行同化处理，得到所述同化叶面积指数数据。5.根据权利要求3所述的作物产量估测方法，其特征在于，所述对所述遥感数据进行反演处理，得到反演叶面积指数数据，包括：基于所述遥感数据，计...

【专利技术属性】
技术研发人员：秦志珩，王宏斌，郭朝贺，杨子龙，糜欣苑，郭梦妍，刘志强，张晓阳，郝文雅，宫帅，黄海强，宋卫玲，叶英新，魏佳爽，
申请(专利权)人：中化现代农业有限公司，
类型：发明
国别省市：