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申请/专利权人：中国农业大学

摘要：本发明公布基于无人机遥感与WOFOST的米尺度玉米产量双参数同化估算方法，属于农业监测技术领域，所述方法包括：获取玉米不同生育期的气象数据、土壤数据、田间管理记录数据、玉米品种参数、样本实测点数据、预处理的无人机影像；重采样无人机影像，计算相关植被指数并与LAI和TAGP进行敏感性分析，获得相关性强植被指数并与模型进行LAI和TAGP的反演，反演后转为数组形式；获取玉米品种参数的敏感参数并校准；气象数据、土壤数据、田间管理记录数据、校准后敏感参数、数组形式的LAI和TAGP为WOFOST输入参数，模拟玉米生长期并逐像素计算，模拟结束得到模拟玉米产量并评价效果。该方法用于需精细尺度单产估算场景。

主权项：1.一种基于无人机遥感与WOFOST的米尺度玉米产量双参数同化估算方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取玉米不同生育期气象数据、土壤数据、田间管理记数据、玉米品种参数、样本实测点数据和无人机影像，并对所述无人机影像进行预处理；步骤2、将玉米不同生育期的无人机处理影像进行重采样处理，重采样为像元大小相同米尺度分辨率影像，进行植被指数计算，计算获得的植被指数分别与LAI参数和TAGP参数进行敏感性分析，获得相关性强植被指数，所述相关性强植被指数与使用实测数据训练的机器学习模型进行LAI参数和TAGP参数的反演，将反演的LAI参数和反演的TAGP参数以数组的形式储存，敏感性超出0.4的植被指数作为相关性强植被指数；步骤3、用Sobol算法对所述玉米品种参数进行敏感性分析，计算敏感参数，得到所述敏感参数后，用MCMC方法对所述敏感参数进行标定，所述敏感参数为：全局敏感度超过0.05的参数；步骤4、使用获取的所述气象数据、所述土壤数据、所述田间管理记录数据、校准后的敏感参数、反演的数组形式的LAI参数和TAGP参数作为WOFOST模型的变量驱动进行玉米生长期模拟模型计算，使用MapReduce并行计算方法对玉米生长期模拟中的观测值进行逐像素计算，在计算过程中用影像反演的LAI和TAGP对玉米生长期模拟中的LAI和TAGP进行数据同化校正模型，通过设定计时器进行模型日循环模拟直至结束所述玉米生长期模拟，得到模拟的玉米产量并通过逐像素运算的方式进行产量制图；步骤5、用实测的玉米产量和所述模拟的玉米产量进行所述WOFOST模型的精度检验，评价所述WOFOST模型的模拟效果。

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权利要求：

百度查询： 中国农业大学 基于无人机遥感与WOFOST的米尺度玉米产量双参数同化估算方法