[發明專利]基于CatBoost回歸算法的水稻地上部蛋白氮積累量遙感反演模型和方法

在審

• 申請號: 202011318134.X
• 申請日: 2020-11-23
• 公開（公告）號: CN112525831A
• 公開（公告）日: 2021-03-19
• 發明（設計）人: 姜曉劍;邵文琦;鐘平;朱元勵;汪偉;吳瑩瑩;李卓;陳青春;任海芳
• 申請（專利權）人: 淮陰師范學院
• 主分類號: G01N21/25
• 分類號: G01N21/25
• 代理公司: 上海大視知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 31314
• 代理人: 顧小偉

本發明提供一種基于CatBoost回歸算法的水稻地上部蛋白氮積累量遙感反演模型，為Python語言的CatBoost回歸模型，并進一步提供了該CatBoost回歸模型的模型參數。還提供了基于CatBoost回歸算法的水稻地上部蛋白氮積累量遙感反演方法。本發明的基于CatBoost回歸算法的水稻地上部蛋白氮積累量遙感反演模型能夠快速、準確的獲取水稻地上部蛋白氮積累量信息，克服水稻組分復雜帶來的光譜疊加效應造成的水稻地上部蛋白氮積累量特征波段難以確定的困難，大大提高水稻地上部蛋白氮積累量反演模型精度，設計巧妙，計算簡便，易于實現，成本低，適于去大規模推廣應用。

技術領域

本發明涉及農業遙感技術領域，特別涉及水稻地上部蛋白氮積累量測量技術領域，具體是指一種基于CatBoost回歸算法的水稻地上部蛋白氮積累量遙感反演模型和方法。

背景技術

水稻地上部蛋白氮積累量是指水稻地上部中蛋白態氮元素的總累積量，是反應水稻氮素營養狀況、水稻長勢以及水稻對氮肥吸收利用效率的重要指標，反映了水稻生理、長勢以及肥水狀況(楊杰.基于葉片高光譜指數的水稻氮素及色素含量監測研究[D].南京農業大學,2009)。

監測水稻地上部蛋白氮積累量，不僅可以保證水稻生產的產量和品質，同時能夠動態管理水稻的氮肥施用，減少水稻生產中氮肥的使用量，緩解大量氮肥施用帶來的環境問題，從而產生顯著的經濟和社會效益(陳青春,田永超,姚霞,等.基于冠層反射光譜的水稻追氮調控效應研究[J].中國農業科學,2010,43(20):4149-4157)。傳統的水稻地上部蛋白氮積累量的監測主要采用破壞性采樣的方法，需要在室內進行，測定過程費時費力，且時效性差，無法及時的獲取水稻地上部蛋白氮積累量，不利于推廣應用。

在水稻的生理生化過程中，水稻植株體內某些特定物質和細胞結構的變化，導致了水稻反射光譜的改變。因此，可以用光譜的變化來獲取水稻地上部蛋白氮積累量等水稻生長信息(周冬琴.基于冠層反射光譜的水稻氮素營養與籽粒品質監測[D].南京農業大學,2007)。目前，使用高光譜來監測水稻的生長狀態已經在作物生長監測中得到了應用。隨著光譜技術的發展和普及，高光譜數據可以快捷迅速的獲取水稻地上部蛋白氮積累量信息已經成為越來越多水稻生產從業者和研究人員的共識。最常用的方式是使用便攜式全波段光譜儀獲取水稻生長信息，選擇能夠反映地上部蛋白氮積累量的特征波段構建反演線性或廣義線性模型。在構建水稻地上部蛋白氮積累量反演模型的過程中，全波段光譜儀所測定的光譜范圍涵蓋了350nm～2500nm，但是由于水稻組分復雜，組分光譜特征波段部分重疊，水稻地上部蛋白氮積累量特征光譜的確定困難，構建的模型大多是僅考慮蛋白氮積累量與光譜特征波段之間的線性效應或者廣義線性效應，同時高光譜數據的快速處理成為基于高光譜數據估測水稻地上部蛋白氮積累量的亟待解決的技術問題。

因此，希望提供一種水稻地上部蛋白氮積累量遙感反演模型，其能夠快速、準確的獲取水稻地上部蛋白氮積累量信息，克服水稻組分復雜帶來的光譜疊加效應造成的水稻地上部蛋白氮積累量特征波段難以確定的困難，大大提高水稻地上部蛋白氮積累量反演模型精度。

發明內容

為了克服上述現有技術中的缺點，本發明的一個目的在于提供一種基于CatBoost回歸算法的水稻地上部蛋白氮積累量遙感反演模型，其能夠快速、準確的獲取水稻地上部蛋白氮積累量信息，克服水稻組分復雜帶來的光譜疊加效應造成的水稻地上部蛋白氮積累量特征波段難以確定的困難，大大提高水稻地上部蛋白氮積累量反演模型精度，適于大規模推廣應用。

本發明的另一目的在于提供一種基于CatBoost回歸算法的水稻地上部蛋白氮積累量遙感反演模型，其設計巧妙，計算簡便，易于實現，成本低，適于大規模推廣應用。

本發明的另一目的在于提供一種基于CatBoost回歸算法的水稻地上部蛋白氮積累量遙感反演方法，其能夠快速、準確的獲取水稻地上部蛋白氮積累量信息，克服水稻組分復雜帶來的光譜疊加效應造成的水稻地上部蛋白氮積累量特征波段難以確定的困難，大大提高水稻地上部蛋白氮積累量反演精度，適于大規模推廣應用。