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申请/专利权人：浙江大学

摘要：一种基于植被指数与稻花光谱信息的水稻遥感估产方法，所述方法包括以下步骤：1水稻花期比值和差值光谱构建；2基于水稻花期比值和差值光谱的水稻花期导数光谱构建；3基于花期特征光谱的水稻估产敏感波段选择；4基于多生育期植被指数和花期光谱信息的水稻估产模型构建；5估产精度验证。本发明综合考虑了植被指数和开花期光谱信息，利用了水稻颖花数与产量的直接关系，为农作物精准估产提供了一种新的思路和方法。

主权项：1.一种基于植被指数与稻花光谱信息的水稻遥感估产方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：1水稻花期比值和差值光谱构建利用水稻开花前后冠层光谱由于稻花出现引起的光谱特征差异，构建水稻花期比值光谱和水稻花期差值光谱，分别表示为：RriBlooming＝RiBloomingR0iBlooming1RdiBlooming＝RiBlooming-R0iBlooming2式中，RriBlooming为波长为i的花期反射率比值光谱，RdiBlooming为波长为i的花期反射率差值光谱，RiBlooming为波长为i的花期反射率，R0iBlooming为开花前一天波长为i的反射率；2基于水稻花期比值和差值光谱的水稻花期导数光谱构建利用水稻花期比值光谱和水稻花期差值光谱构建水稻花期比值导数光谱和水稻花期差值导数光谱，公式如下:ρ’riBlooming＝RriBlooming-Rri-1Blooming△γ3ρ’diBlooming＝RdiBlooming-Rdi-1Blooming△γ4式中，ρ’riBlooming为波长i的水稻花期比值光谱导数光谱，ρ’diBlooming为波长i的水稻花期差值光谱导数光谱，RriBlooming为波长为i的花期反射率比值光谱，Rri-1Blooming为波长i的下个波长i-1的水稻花期比值光谱，RdiBlooming为波长为i的花期反射率差值光谱，Rdi-1Blooming为波长i的下个波长i-1的水稻花期差值光谱，△γ波长i与波长i-1直接的波长范围；3基于花期特征光谱的水稻估产敏感波段选择分别计算上述水稻花期比值和差值光谱、水稻花期比值导数光谱和水稻花期差值导数光谱与水稻产量的相关系数，选择出相关系数最高的花期比值差值波段作为敏感波段；4基于植被指数和稻花光谱信息的水稻估产模型构建将花期光谱信息和多生育期植被指数作为因变量，花期光谱信息包括水稻花期比值导数光谱和水稻花期差值导数光谱，以水稻产量作为自变量，建立估产模型如下：Y＝fρ’diBlooming,ρ’riBlooming,NDVIHeading,NDVIFilling5式中，Y为水稻产量,ρ’diBlooming、ρ’riBlooming、NDVIHeading、NDVIFilling分别为水稻花期差值导数光谱、水稻花期比值导数光谱、抽穗期植被指数、灌浆期植被指数；5估产精度验证将目标田块的,ρ’diBlooming、ρ’riBlooming、NDVIHeading、NDVIFilling带入到模型5获得估测水稻产量Y估测，利用公式6进行估产精度验证；RE＝|Y估测-Y实测|Y实测×100％6式中，RE为估产相对误差，Y估测为目标田块通过模型估测的水稻产量，Y实测为目标田块实际测量的水稻产量；所述步骤4中，用于水稻估产的生育期成像高光谱植被指数是指NDVI，其计算公式如下：NDVI＝NIR-REDNIR+RED7式中，NIR为近红外波段反射率，RED为红光波段反射率。

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