CN110633841A - 基于集合采样的省级范围地块尺度快速数据同化产量预测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属农业遥感领域，涉及一种基于集合采样的省级范围地块尺度快速数据同化产量预测方法，具体为：基于时间序列的遥感数据及作物样本点获取省级作物空间分布图；基于站点LAI与产量标定WOFOST模型，获得关键参数的后验样本集合，将其和整个生育期的气象数据输入WOFOST模型，生成与站点对应的生育期内的LAI轨迹集合与单产集合；基于PROSAIL模型将反射率数据反演为LAI，并获生育期内LAI轨迹范围；依据LAI轨迹范围对所得的每条LAI轨迹所对应的单产进行反距离加权，加权求和所得产量即为快速同化的单产。本发明的方法能以10米的高分辨率地块尺度进行省级范围的大区域的作物单产预测，且同化速度快，效率高。
Description
技术领域
本发明属于农业遥感领域，具体涉及一种基于集合采样的省级范围地块尺度快速数据同化产量预测方法。
背景技术
传统的农作物估产方法主要有统计调查方法、基于作物模型的预报方法以及农业气象预报方法等。这些方法由于其固有的局限性都难以实现区域作物产量高精度估测。而基于卫星遥感技术的估测方法，凭借空间上连续和时间上动态的特点，在区域作物产量估测上具有得天独厚的优势。同时，将遥感技术与基于作物光合、呼吸、蒸腾、营养等机理过程的作物生长模型结合能够达到区域高精度估产的目的。数据同化方法能够结合作物生长模型在点上、遥感观测在面上的优势，成为近年来国内外农业定量遥感的研究的热点。
然而，现有的同化估产方法中，四维变分的方法通过逐个大田作物像元构建遥感观测和作物模型的代价函数，通过多次迭代，优化获得作物模型的输入参数。集合卡尔曼滤波同化方法通过引入作物生育期的有效遥感观测数据，更新和优化状态变量(LAI、土壤水分、生物量等)。当引入10-30m空间分辨率的遥感数据，同化单元格网大小为10-30m时，会形成海量的同化数据。目前传统的逐个格网的同化策略难以满足实时产量预测的实际需求。
发明内容
为解决同化估产现有技术中存在的如下问题：“当数据同化格网单元为10-30m，形成海量的同化数据。传统的数据同化过程中要一直更新作物模型的状态变量或者重新初始化作物模型，使得同化执行效率低、速度慢，难以满足大区域空间范围的地块尺度的产量应用需求”，本发明提供一种基于集合采样的省级范围地块尺度快速数据同化产量预测方法。
本发明提供的一种基于集合采样的省级范围地块尺度快速数据同化产量预测方法，具体步骤如下：
S1.基于时间序列的Landsat8和哨兵2号遥感数据及作物样本点，采用随机森林方法获取省级作物空间分布图；
S2.基于站点LAI与产量数据，利用MCMC方法对WOFOST模型进行标定，获得WOFOST模型关键参数的后验样本集合；
S3.将S2所得的后验样本集合作为关键参数集，与整个生育期的气象数据一起输入WOFOST模型生成与站点对应的生育期内的LAI轨迹集合与单产集合；
S4.基于PROSAIL模型将哨兵2号遥感反射率数据反演为LAI，得到每个LAI网格的LAI均值和标准差，并获得生育期内的LAI轨迹范围；
S5.依据S4的LAI轨迹范围，对S3所得的每条LAI轨迹所对应的作物单产进行反距离加权，加权求和所得产量即为快速同化所得的单产。
其中，S3所述整个生育期的气象数据：从出苗到预报起始点用实况气象数据，预报起始点之后用气象预报数据。
其中，S2所述站点LAI与产量数据为实测的样本点数据，例如农气观测站数据。
其中，所述步骤S2具体为：以站点单产、站点所测作物关键生育期叶面积指数(LAI)，以及二者对应的不确定估计值(经验值)为观测，采用MCMC实现站点内WOFOST作物生长模型参数的后验概率分布估计，获得关键参数后验样本集合。
所述关键参数为WOFOST作物生长模型的关键参数，例如TSUM1、SPAN、TDWI等。
其中，所述步骤S3具体为：将S2所得的参数后验样本集合输入WOFOST模型，生成LAI轨迹集合与单产集合，一条LAI轨迹集合对应一个单产。
其中，所述步骤S4具体为：先对哨兵2号数据进行大气校正，再基于PROSAIL模型将其按照10m×10m格网分辨率反演为LAI数据，获得生育期内的LAI轨迹，每个格网LAI的均值取这个格网的代价函数收敛时对应的一组LAI的中值，标准差为这组LAI的标准差，以反演所得的LAI的均值与标准差生成LAI轨迹的上下边界(上边界为均值+标注差，下边界为均值-标准差)，得到生育期内的LAI轨迹范围。
其中，步骤S4所述反演可采用任何一种常规的LAI反演算法。
其中，所述步骤S5具体如下：基于步骤S4反演所得的LAI轨迹范围，对距该LAI格网的中心点最近的站点所对应的步骤S3中生成的轨迹集合进行筛选；对于LAI轨迹所对应的单产进行反距离加权求和，其权值为步骤S3的LAI轨迹与步骤S4所得的每个网格的LAI均值所对应的LAI轨迹的距离的负一次方；该加权求和所得的产量即为快速同化的单产均值，所筛选出来的LAI轨迹集合所对应的单产集合的标准差即为快速同化的标准差。
其中，所述作物为小麦、水稻、玉米等主粮作物中的一种，优选冬小麦。
本发明还提供所述基于集合采样的省级尺度快速数据同化产量预测方法在指导作物生产中的应用。
本发明与现有技术相比，有益效果为：
本发明同化的区域为高空间分辨率的大区域估产。受同化算法的效率以及田间实测样本数量等因素的限制，一般同化估产的空间分辨率为250米到1千米，一旦数据同化引入地块级尺度(10米空间分辨率，即10m×10m网格)的数据后，会造成海量的同化单元，上亿的同化单元。对于一个省来说，传统的方法需要运行1个月。而办法的方法可以在10个小时之内完成同化。
本发明同化的速度快。不同于传统的更新作物模型的状态变量或者重新初始化作物模型的同化方法，本发明利用集合采样的思想，实现了LAI轨迹集与单产集的映射，从而实现10米空间分辨率上大区域的作物单产预测。
附图说明
图1为本发明的流程图。
图2为本发明实施例1中步骤S3将所得的后验样本集合作为关键参数集与整个生育期的气象数据一起输入WOFOST模型，生成与站点对应的生育期内的模拟LAI轨迹曲线。
图3为本发明实施例1中步骤S4基于PROSAIL模型将哨兵2号遥感反射率数据反演为LAI，得到的LAI时间序列轨迹范围图。
图4为本发明实施例1中将图2模拟LAI轨迹曲线和图3遥感反演LAI的LAI时间序列轨迹范围图进行叠加的效果图。
图5为本发明实施例1中将遥感反演LAI的区间范围和模拟的LAI轨迹曲线叠加后圈出曲线簇交集为空集的地方示意为被排除的区域图，图中椭圆内的模拟LAI集与哨兵2号反演结果非常不一致，可认为不太可能发生，即可忽略或赋予低权值。
图6为本发明实施例1中集合产量预测图。
具体实施方式
下面结合实施例，对本范明的具体实施方式做进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
实施例1
以本发明基于集合采样的省级尺度快速数据同化产量预测方法针对衡水的冬小麦进行估产，具体流程参见图1。
选择衡水作为研究区域。选取研究区2018年1月至18年6月的哨兵2(Sentinel-2A/AB)遥感反射率数据。
S1.基于时间序列的Landsat8和哨兵2遥感数据及冬小麦样本点，采用随机森林方法获取省级冬小麦空间分布图。
S2.基于站点LAI与产量数据，利用MCMC方法对WOFOST模型进行标定，获得WOFOST模型关键参数的后验样本集合。
所述站点LAI与产量数据为实测的样本点数据，本实施例采用农气观测站数据。
步骤S2具体为：以站点单产、站点所测作物关键生育期叶面积指数(LAI)，以及二者对应的不确定估计值(经验值)为观测，采用MCMC实现站点内WOFOST作物生长模型参数的后验概率分布估计，获得关键参数后验样本集合。所述关键参数为WOFOST作物生长模型的关键参数，例如TSUM1、SPAN、TDWI等。
S3.将S2所得的后验样本集合作为关键参数集，与整个生育期的气象数据一起输入WOFOST模型，生成与站点对应的生育期内的LAI轨迹集合与单产集合，其中生成的LAI轨迹的曲线具体见图2。
所述整个生育期的气象数据：从出苗到预报起始点用实况气象数据，预报起始点之后用气象预报数据。
所述步骤S3具体为：将S2所得的参数后验样本集合输入WOFOST模型，生成LAI轨迹集合与单产集合，一条LAI轨迹集合对应一个单产。
S4.基于PROSAIL模型将哨兵2号遥感反射率数据反演为LAI，得到每个LAI网格的LAI均值和标准差，并获得生育期内的LAI轨迹范围。
步骤S4具体为：先对哨兵2号数据进行大气校正，再基于PROSAIL模型将其按照10m×10m格网分辨率反演为LAI数据，获得生育期内的LAI轨迹，每个格网LAI的均值取这个格网的代价函数收敛时对应的一组LAI的中值，标准差为这组LAI的标准差，以反演所得的LAI的均值与标准差生成LAI轨迹的上下边界(上边界为均值+标注差，下边界为均值-标准差)，得到生育期内的LAI轨迹范围，具体见图3。步骤S4所述反演可采用任何一种常规的LAI反演算法。
S5.依据S4的LAI轨迹范围，对S3所得的每条LAI轨迹所对应的冬小麦单产进行反距离加权，加权求和所得产量即为快速同化所得的单产。
所述步骤S5具体如下：基于步骤S4反演所得的LAI轨迹范围，对距该LAI格网的中心点最近的站点所对应的步骤S3中生成的轨迹集合进行筛选，即将图2和图3叠加，叠加效果图见图4，将图4中模拟LAI集与哨兵2号反演结果非常不一致的区域圈出排除，得到图5，将图5中被圈出的区域忽略，对于LAI轨迹所对应的单产进行反距离加权求和，其权值为步骤S3的LAI轨迹与步骤S4所得的每个网格的LAI均值所对应的LAI轨迹的距离的负一次方；该加权求和所得的产量即为快速同化的单产均值，得出的集合产量预测图见图6，所筛选出来的LAI轨迹集合所对应的单产集合的标准差即为快速同化的标准差。
本发明同化的区域为10米高空间分辨率的省级尺度大区域估产。且本发明同化的速度快，10小时之内完成同化。
虽然，上文中已经用一般性说明及具体实施方案对本发明作了详尽的描述，但在本发明基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。
Claims (8)
1.一种基于集合采样的省级范围地块尺度快速数据同化产量预测方法，其特征在于，具体步骤如下：
S1.基于时间序列的Landsat8和哨兵2号遥感数据及作物样本点，采用随机森林方法获取省级作物空间分布图；
S2.基于站点LAI与产量数据，利用MCMC方法对WOFOST模型进行标定，获得WOFOST模型关键参数的后验样本集合；
S3.将S2所得的后验样本集合作为关键参数集，与整个生育期的气象数据一起输入WOFOST模型生成与站点对应的生育期内的LAI轨迹集合与单产集合；
S4.基于PROSAIL模型将哨兵2号遥感反射率数据反演为LAI，得到每个LAI网格的LAI均值和标准差，并获得生育期内的LAI轨迹范围；
S5.依据S4的LAI轨迹范围，对S3所得的每条LAI轨迹所对应的作物单产进行反距离加权，加权求和所得产量即为快速同化所得的单产。
2.如权利要求1所述的基于集合采样的省级范围地块尺度快速数据同化产量预测方法，其特征在于，S3所述整个生育期的气象数据：从出苗到预报起始点用实况气象数据，预报起始点之后用气象预报数据。
3.如权利要求2所述的基于集合采样的省级范围地块尺度快速数据同化产量预测方法，其特征在于，所述步骤S2具体为：以站点单产、站点所测作物关键生育期LAI，以及二者对应的不确定估计值为观测，采用MCMC实现站点内WOFOST作物生长模型参数的后验概率分布估计，获得关键参数后验样本集合。
4.如权利要求2所述的基于集合采样的省级范围地块尺度快速数据同化产量预测方法，其特征在于，所述步骤S3具体为：将S2所得的参数后验样本集合输入WOFOST模型，生成LAI轨迹集合与单产集合，一条LAI轨迹集合对应一个单产。
5.如权利要求2所述的基于集合采样的省级范围地块尺度快速数据同化产量预测方法，其特征在于，所述步骤S4具体为：先对哨兵2号数据进行大气校正，再基于PROSAIL模型将其按照10m×10m格网分辨率反演为LAI数据，获得生育期内的LAI轨迹，每个格网LAI的均值取这个格网的代价函数收敛时对应的一组LAI的中值，标准差为这组LAI的标准差，以反演所得的LAI的均值与标准差生成LAI轨迹的上下边界，得到生育期内的LAI轨迹范围。
6.如权利要求1所述的基于集合采样的省级范围地块尺度快速数据同化产量预测方法，其特征在于，所述步骤S5具体如下：基于步骤S4反演所得的LAI轨迹范围，对距该LAI格网的中心点最近的站点所对应的步骤S3中生成的轨迹集合进行筛选；对于LAI轨迹所对应的单产进行反距离加权求和，其权值为步骤S3的LAI轨迹与步骤S4所得的每个网格的LAI均值所对应的LAI轨迹的距离的负一次方；该加权求和所得的产量即为快速同化的单产均值，所筛选出来的LAI轨迹集合所对应的单产集合的标准差即为快速同化的标准差。
7.如权利要求1-6任一项所述的基于集合采样的省级范围地块尺度快速数据同化产量预测方法，其特征在于，所述作物为小麦、水稻、玉米中的一种。
8.权利要求1-7任一项所述基于集合采样的省级尺度快速数据同化产量预测方法在指导作物生产中的应用。
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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