[發明專利]一種基于無人機遙感的水稻產量預測方法及系統

有效

• 申請號: 201910509779.2
• 申請日: 2019-06-13
• 公開（公告）號: CN110222903B
• 公開（公告）日: 2021-08-31
• 發明（設計）人: 田婷;張青;張海東;靖晶;蔣華偉
• 申請（專利權）人: 蘇州市農業科學院
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/02;G06K9/62
• 代理公司: 北京高沃律師事務所 11569
• 代理人: 劉鳳玲

1.一種基于無人機遙感的水稻產量預測方法，其特征在于，包括：

獲取無人機在各個水稻生長期采集的各樣本區域的多幅水稻圖像；所述樣本區域為在待測區域中選取的多個均勻分布的區域；

將同一生長時期的同一樣本區域的多幅水稻圖像拼接成一幅正射影像圖，具體包括：

提取每幅所述水稻圖像的特征點；根據所述特征點將屬于同一生長時期的同一樣本區域的多幅水稻圖像進行特征點匹配；根據匹配后的特征點將屬于同一生長時期的同一樣本區域的多幅水稻圖像進行拼接，得到拼接后的圖像；對所述拼接后的圖像進行點云密集化處理，得到加密后的圖像；將對所述加密后的圖像進行幾何校正，得到正射影像圖；

將每幅所述正射影像圖轉換成歸一化植被指數圖；

計算各個生長時期各個樣本區域的歸一化植被指數圖的平均歸一化植被指數，得到各生長時期各樣本區域的平均歸一化植被指數；

獲取水稻成熟后的各樣本區域的水稻產量；

將不同生長時期的平均歸一化植被指數與對應的水稻產量進行相關性分析，確定與水稻產量相關系數超過預設值的生長時期，得到選定生長期；

將所述選定生長期的平均歸一化指數作為自變量，將對應的水稻產量作為因變量建立一元線性回歸模型和多元逐步回歸模型；具體包括：一元線性回歸模型：y_一元＝a+bx，其中x為自變量，a和b為系數，y_一元為因變量，為x的均數，為y的均數；多元逐步回歸模型：y_多元＝b₀+b₁x₁+…+b_px_p，其中x₁～x_p均為自變量，b₀～b_p均為回歸系數；y_多元為因變量；回歸系數的估計是通過最小二乘法尋找適宜的系數b₀～b_p；一元線性回歸模型和多元逐步回歸模型的擬合程度由決定系數R²、殘差平方和SSR和均方根誤差RMSE檢驗；擬合結果在使決定系數R²最接近于1，殘差平方和SSR和均方根誤差RMSE最接近于0時確定擬合的最佳系數，以最佳系數作為回歸模型的系數確定最終的一元線性回歸模型和多元逐步回歸模型；所述殘差平方和SSR公式為其中，i是第i次觀測，y_i是第i次觀測所得到的一元線性回歸模型或多元逐步回歸模型因變量的真值，是計算得到第i次觀測所對應的一元線性回歸模型或多元逐步回歸模型因變量的的預測值；所述均方根誤差RMSE公式為其中，n是觀測總次數；所述決定系數R²的表達式為其中，是y_i的均值，SST為總離均差平方和；

通過精度檢驗確定所述一元線性回歸模型和所述多元逐步回歸模型中精度較高的模型作為水稻產量預測模型；

利用所述水稻產量預測模型對所述待測區域的水稻產量進行預測。

2.根據權利要求1所述的基于無人機遙感的水稻產量預測方法，其特征在于，所述將每幅所述正射影像圖轉換成歸一化植被指數圖，具體包括：

對所述正射影像圖進行輻射校正，得到輻射校正后的圖像；

利用指數計算器對所述輻射校正后的圖像進行紅光波段指數計算和近紅外波段指數計算，生成紅光波段指數圖和近紅外波段指數圖；

利用指數計算器對所述紅光波段指數圖和所述近紅外波段指數圖進行歸一化植被指數計算，得到歸一化植被指數圖。

3.根據權利要求1所述的基于無人機遙感的水稻產量預測方法，其特征在于，所述將不同生長時期的平均歸一化植被指數與對應的水稻產量進行相關性分析，確定與水稻產量相關系數超過預設值的生長時期，得到選定生長期，具體包括：

選取三分之二的樣本區域內的平均歸一化植被指數和對應的水稻產量作為建模樣本，選取剩余三分之一的樣本區域內的平均歸一化植被指數和對應的水稻產量作為檢驗樣本；

利用spss軟件中的相關性分析將建模樣本中不同生長時期的平均歸一化植被指數與對應的水稻產量進行相關性分析，確定與水稻產量相關系數超過預設值的生長時期。