[發(fā)明專利]基于形態(tài)與混合梯度的動態(tài)時間彎曲度量水稻物候期多元氣象數(shù)據(jù)相似性方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810498045.4
• 申請日: 2018-05-18
• 公開（公告）號: CN110503287A
• 公開（公告）日: 2019-11-26
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 姜海燕;楊樂
• 申請（專利權(quán)）人: 南京農(nóng)業(yè)大學(xué)
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/02
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.基于形態(tài)與混合梯度的動態(tài)時間彎曲度量水稻物候期多元氣象數(shù)據(jù)相似性方法

主要包括以下步驟：

1)指定地區(qū)氣象數(shù)據(jù)與該地區(qū)指定品種的物候期日期數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

2)根據(jù)作物物候期的劃分氣象序列數(shù)據(jù)

3)基于形態(tài)與混合梯度DTW度量目標(biāo)樣本間的相似性

4)根據(jù)相似性度量距離打分進行排序。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于形態(tài)與混合梯度的農(nóng)作物關(guān)鍵物候期多變量農(nóng)業(yè)氣象數(shù)據(jù)相似性度量分析方法，其特征在于步驟1)中根據(jù)根據(jù)多元時間序列進行農(nóng)業(yè)氣象數(shù)據(jù)的重新描述。為了增加時間尺度上的相互依賴性，使用多元時間序列表示如下：

其中其中K為最高溫度、最低溫蒂、降雨量、日照時數(shù)等變量個數(shù)，N為時間長度，1≤i≤K，1≤j≤N，N表示時間長度，K表示的所擁有的變量最多變量個數(shù)，χ_ij表示第i個變量在第j時間點的實際觀察值。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于形態(tài)與混合梯度的農(nóng)作物關(guān)鍵物候期多變量農(nóng)業(yè)氣象數(shù)據(jù)相似性度量分析方法，其特征在于步驟2)中根據(jù)作物物候期的氣象數(shù)據(jù)劃分。作物在不同的物候期內(nèi)對氣象要素的依賴程度都不一樣，針對整個生育期進行所有氣象數(shù)據(jù)進行相似性度量分析并沒有實際的意義，而且增加了計算的復(fù)雜度。所以在針對指定品種作物的氣象數(shù)據(jù)相似性分析時，為了使得度量的更加精確，需要根據(jù)該品種作物在現(xiàn)實世界中不同物候期始末時間進行數(shù)據(jù)分割。

在n年某地區(qū)指定品種水稻生育期的日期數(shù)據(jù)中記錄的是認(rèn)為進入某物候期的時間，可以認(rèn)為兩個相鄰的進入物候期時間的這一段時間是該品種進入后一物候期所需的時間，即Y_n＝<y_播種期，y_出苗期，y_分蘗期，y_{拔節(jié)期}，y_孕穗期，y_抽穗期，y_開花期，y_灌漿期，y_成熟期>中，可認(rèn)為所屬的物候期分別如下：W_{<出苗期，n>}＝<y_播種期，y_出苗期>，W_{<分蘗期，n>}＝<y_播種期，y_出苗期>，W_{<拔節(jié)期期，n>}＝<y_播種期，y_出苗期>，W_{<孕穗期，n>}＝<y_播種期，y _出苗期>，W_{<抽穗期，n>}＝<y_播種期，y_出苗期>，W_{<開花期，n>}＝<y_播種期，y_出苗期>，W_{<灌漿期，n>}＝<y_播種期，y_出苗期>，W_{<成熟期，n>}＝<y _播種期，y_出苗期>。

而根據(jù)上述表示的物候期時間段，可以針對n年水稻生育期內(nèi)逐日氣溫序列集合T_day＝<T₁，T₂...T_n>進行不同物候期的氣象數(shù)據(jù)分割，可以得到某地區(qū)某品種的不同生育期的氣象數(shù)據(jù)集合：

S_n＝<S_播種期，S_出苗期，S_分蘗期，S_{拔節(jié)期}，S_孕穗期，S_抽穗期，S_開花期，S_灌漿期，S_成熟期>，S表示第n年份對應(yīng)的下標(biāo)所屬物候期期內(nèi)的氣象數(shù)據(jù)。