[發(fā)明專利]同化衛(wèi)星熒光數(shù)據(jù)與作物生長模型的區(qū)域冬小麥估產(chǎn)方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910368534.2
• 申請日: 2019-05-05
• 公開（公告）號: CN110222870B
• 公開（公告）日: 2021-02-23
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 黃健熙;黃海;蘇偉;朱德海;卓文;高欣然
• 申請（專利權(quán)）人: 中國農(nóng)業(yè)大學(xué)
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/02;G06K9/62
• 代理公司: 北京路浩知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11002
• 代理人: 王慶龍;苗曉靜

本發(fā)明實(shí)施例提供一種同化衛(wèi)星熒光數(shù)據(jù)與作物生長模型的區(qū)域冬小麥估產(chǎn)方法，包括：模型參數(shù)敏感性分析以及模型參數(shù)標(biāo)定；在SIF數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)的外層，根據(jù)參數(shù)標(biāo)定結(jié)果將SIF衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)與SCOPE模型進(jìn)行同化，由同化后的模型得到日累積GPP；在SIF數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)的內(nèi)層，同化該系統(tǒng)外層所得的日累積GPP與WOFOST模型模擬的日累積GPP；耦合數(shù)值天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)獲得WOFOST模型輸出的待估產(chǎn)區(qū)域的冬小麥產(chǎn)量預(yù)報(bào)結(jié)果。本發(fā)明實(shí)施例將SIF衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)引入到過程模型，從光合作用的角度建立與產(chǎn)量的機(jī)理性聯(lián)系，從優(yōu)化農(nóng)作物光合作用過程開展區(qū)域產(chǎn)量預(yù)報(bào)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明實(shí)施例涉及農(nóng)業(yè)技術(shù)領(lǐng)域，更具體地，涉及一種同化衛(wèi)星熒光數(shù)據(jù)與作物生長模型的區(qū)域冬小麥估產(chǎn)方法。

背景技術(shù)

為了對冬小麥的產(chǎn)量進(jìn)行估算，現(xiàn)有技術(shù)中發(fā)展了一系列基于葉面積指數(shù)、土壤水分、反射率或植被指數(shù)為同化變量的遙感與機(jī)理過程模型數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)，在區(qū)域冬小麥長勢、災(zāi)害監(jiān)測和產(chǎn)量預(yù)報(bào)上取得了重要成果。但是，現(xiàn)有技術(shù)中的這些同化變量無法從光合作用的角度建立與產(chǎn)量的機(jī)理性聯(lián)系，因此，在定量監(jiān)測冬小麥生長過程和產(chǎn)量預(yù)報(bào)方面存在局限性。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決上述問題，本發(fā)明實(shí)施例提供一種克服上述問題或者至少部分地解決上述問題的同化衛(wèi)星熒光數(shù)據(jù)與作物生長模型的區(qū)域冬小麥估產(chǎn)方法。

本發(fā)明實(shí)施例提供一種同化衛(wèi)星熒光數(shù)據(jù)與作物生長模型的區(qū)域冬小麥估產(chǎn)方法，該方法包括：將冬小麥種植區(qū)域劃分為多個(gè)格網(wǎng)，選擇冬小麥面積占比大于設(shè)定比例的格網(wǎng)作為待估產(chǎn)區(qū)域；根據(jù)環(huán)境指標(biāo)數(shù)據(jù)將所述待估產(chǎn)區(qū)域劃分為多個(gè)種植分區(qū)，獲取種植分區(qū)的設(shè)定分辨率的日光誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒?Sun-Induced chlorophyll Fluorescence,SIF)遙感數(shù)據(jù)；對WOFOST模型進(jìn)行全局敏感性分析，獲得對植被總初級生產(chǎn)力(GrossPrimary Productivity,GPP)、產(chǎn)量敏感的參數(shù)集；對SCOPE模型進(jìn)行全局敏感性分析，獲得對SIF、GPP的敏感的參數(shù)集；按照種植分區(qū)對所述敏感參數(shù)集中的敏感參數(shù)進(jìn)行參數(shù)標(biāo)定和不確定性評估；在SIF數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)的外層，將SIF遙感數(shù)據(jù)與參數(shù)標(biāo)定后的SCOPE模型進(jìn)行同化，由同化后的模型得到日累積GPP；在SIF數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)的內(nèi)層，同化所述系統(tǒng)外層所得的日累積GPP與WOFOST模型模擬的日累積GPP，得到優(yōu)化后的日累積GPP；基于優(yōu)化后的GPP，以氣象預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)驅(qū)動WOFOST模型，獲得WOFOST模型輸出的所述待估產(chǎn)區(qū)域的冬小麥產(chǎn)量預(yù)報(bào)結(jié)果。

本發(fā)明實(shí)施例提供的同化衛(wèi)星熒光數(shù)據(jù)與作物生長模型的區(qū)域冬小麥估產(chǎn)方法，通過SIF遙感數(shù)據(jù)與機(jī)理過程模型同化的方法，將SIF遙感數(shù)據(jù)引入到過程模型，從光合作用的角度建立與產(chǎn)量的機(jī)理性聯(lián)系，從優(yōu)化農(nóng)作物光合作用過程開展區(qū)域產(chǎn)量預(yù)報(bào)。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹。顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些圖獲得其他附圖。

圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供的同化衛(wèi)星熒光數(shù)據(jù)與作物生長模型的區(qū)域冬小麥估產(chǎn)方法的流程示意圖；

圖2為本發(fā)明實(shí)施例提供的區(qū)域產(chǎn)量集合預(yù)報(bào)示意圖；

圖3為本發(fā)明實(shí)施例提供的產(chǎn)量高于8000kg/ha概率預(yù)報(bào)示意圖。

具體實(shí)施方式

為使本發(fā)明實(shí)施例的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚地描述，顯然，所描述的實(shí)施例是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例。基于本發(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。