CN116187100B - 一种结合作物生长模型估算玉米籽粒蛋白质含量的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及农业遥感领域，具体提供了一种结合作物生长模型估算玉米籽粒蛋白质含量的方法，包括如下步骤：S1：获取玉米生长周期内的时间序列数据、多期遥感数据及相应日期的玉米叶面积LAI和叶片氮累积量LNA；S2：构建基于遥感数据的LAI和LNA反演模型；S3：构建最小误差函数，最小误差函数中包括LAI和LNA；S4：引入DSSAT模型，将玉米基础参数输入至DSSAT模型进行模拟，并利用LAI、LNA结果与模型模拟结果相结合构建最小误差函数来判断是否达到了最优输入参数，最终得到最优输入参数对应的玉米籽粒蛋白质含量值。本方案通过将LAI和LNA结合构建误差函数并参与最优模型参数求解，可提高玉米籽粒蛋白质含量的估算精度。

Description

一种结合作物生长模型估算玉米籽粒蛋白质含量的方法
技术领域
本发明涉及农业遥感技术领域，尤其涉及一种结合作物生长模型估算玉米籽粒蛋白质含量的方法。
背景技术
玉米可作为粮食、饲料、油料、能源和制药企业的原料而被广泛使用，是一种重要的粮食作物，在我国甚至全世界都具有很高的经济利用价值。玉米在我国谷物增产总额中的贡献率为40％左右，在我国粮食和饲料生产中占有举足轻重的地位，然而受到玉米生产、加工成本高，高产优质玉米品种资源缺乏等因素的影响，我国每年的玉米进口量仍然逐年增加，蛋白质作为玉米籽粒的重要储存物质，直接影响玉米的产量和品质，因此提高玉米籽粒的蛋白质含量具有重要的经济价值和社会效益。
现有的玉米籽粒蛋白质估算方法多基于田间采样，或利用特定时期的遥感数据与实测玉米籽粒蛋白质含量数据进行统计分析，选取与玉米籽粒蛋白质含量相关的特征变量，进而建立起玉米籽粒蛋白质含量与特征遥感变量间的相关函数关系。现有的对玉米籽粒蛋白质含量进行遥感估产的方案主要存在如下不足：
1、仅仅依靠田间实测方法，对时间和劳动力的耗费较大，效率较低；
2、利用特定时期遥感数据所构建的蛋白质含量估算函数关系过于简单，其区域和年际扩展性差，玉米籽粒蛋白质含量的估算精度低。
综上所述，如何设计一种可结合作物生长模型估算玉米籽粒蛋白质含量的方法，以提高玉米籽粒蛋白质含量的估算精度，是当下亟需解决的问题。
发明内容
本发明为解决上述问题，提供了一种结合作物生长模型估算玉米籽粒蛋白质含量的方法，选择LAI和LNA两个指标作为重要指标来构建最小误差函数，同时结合多时间遥感数据、气象数据和土壤数据进行模拟，可得到最佳玉米籽粒蛋白质含量。
为达到上述目的，本发明提出如下技术方案：一种结合作物生长模型估算玉米籽粒蛋白质含量的方法，包括如下步骤：
S1：获取玉米生长周期内的时间序列数据、多期遥感数据及相应日期的玉米叶面积LAI和叶片氮累积量LNA；
S2：构建基于遥感数据的LAI和LNA反演模型；
S3：构建最小误差函数，最小误差函数中包括LAI和LNA；
S4：引入DSSAT模型，并玉米基础参数输入DSSAT模型进行模拟，并利用遥感数据反演的LAI、LNA结果与模型模拟结果相结合构建最小误差函数来判断是否达到了最优输入参数，最终得到最优输入参数对应的玉米籽粒蛋白质含量值。
优选的，步骤S3中的最小误差函数
Figure SMS_1
如公式（1）所示：
Figure SMS_2
其中，N代表遥感数据获取的次数；LAIsi即LAIsimulation，LAImi即LAIimage_measure_i，LAIsi和LAImi分别代表LAI的第i次模型模拟值和第i次遥感影像观测值；LNAsi即LNAsimulation，LNAmi即LNAimage_measure_i，LNAsi和LNAmi分别代表LNA的第i次模型模拟值和第i次遥感影像观测值。
优选的，LAImi和LNAmi由步骤S2中的反演模型得到，具体表示为公式（2）和公式（3）：
Figure SMS_3
Figure SMS_4
其中kLNA为LNA反演模型中的斜率，kLAI为LAI反演模型中的斜率；bLNA为LNA反演模型中的截距，bLAI为LAI反演模型中的截距；eLNA为LNA反演模型中的随机误差，eLAI为LAI反演模型中的随机误差；VI为遥感指数，VILAIbest_image_i和VILNAbest_image_i分别为与LAI和LNA相关性最高的遥感指数。
优选的，通过公式（2）和公式（3），分别计算所估算周期内每一天遥感影像的LAIimage_measure_i和LNAimage_measure_i，即计算出Image1、Image2、Image3、......、Imagen对应的LAIimage_measure_1、LAIimage_measure_2、LAIimage_measure3、......、LAIimage_measure_n和LNAimage_measure_1、LNAimage_measure_2、LNAimage_measure_3、......、LNAimage_measure_n。
优选的，步骤S4中，将玉米基础参数按照定量梯度取值输入DSSAT模型得到相应的模拟结果，并利用模拟得到的LAI、LNA结果与LAIimage_measure_1、LAIimage_measure_2、LAIimage_measure3、......、LAIimage_measure_n和LNAimage_measure_1、LNAimage_measure_2、LNAimage_measure_3、......、LNAimage_measure_n按公式（1）进行计算，直到筛选出误差函数最小值处所对应的最优输入参数。
优选的，时间序列数据包括气象数据和土壤数据；公式（1）中的LAIsi和LNAsi通过将气象数据、土壤数据和玉米品种数据输入DSSAT模型进行初始条件下玉米生长每日LAI和LNA含量的模拟得到。
优选的，气象数据包括日最高温度(Tmax, ℃)、日最低温度 (Tmin, ℃)、日降水(mm)和日照时数(h)。
优选的，土壤数据包括土壤的初始含碳量、含氮量和含水量。
优选的，多期遥感数据包括红（bandred）、绿（bandgreen）、蓝（bandblue）、近红外（bandnir red）在内的多个波段；VI为包括红（bandred）、绿（bandgreen）、蓝（bandblue）、近红外（bandnir red）在内的各波段组合数据。
优选的，步骤S1中遥感数据的遥感数据源为Landsat或Sentinel2。
本发明有益效果是：
1、本发明将多时间遥感数据、气象数据和土壤数据进行考虑和参与，并选择与玉米籽粒蛋白质含量相关的LAI和LNA两个指标作为重要指标构建反演模型，建立最小误差函数参与最优模型参数求解，与传统特定时期遥感数据所构建的玉米籽粒蛋白质含量估算函数模型相比，可更好的还原作物生长的真实状况，可对不同生长环境条件下的玉米籽粒蛋白质含量进行估算，提高玉米籽粒蛋白质含量的估算精度。
2、本发明中遥感数据的获取便利、作物生长模型模拟的机理强，结合两者的玉米籽粒蛋白质含量估算方法，能够解决人力物力的过度消耗问题。
附图说明
图1为本发明实施例提供的估算方法的整体流程图。
图2为本发明实施例提供的品质参数和生态参数表。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图1-2及具体实施例对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，而不构成对本发明的限制。
一种结合作物生长模型估算玉米籽粒蛋白质含量的方法，包括如下步骤：
S1：获取玉米生长周期内的时间序列数据、多期遥感数据及相应日期的玉米叶面积LAI和叶片氮累积量LNA；遥感数据的遥感数据源为Landsat或Sentinel2。
多期遥感数据包括红（bandred）、绿（bandgreen）、蓝（bandblue）、近红外（bandnir red）在内的多个波段。
时间序列数据包括气象数据和土壤数据；气象数据包括日最高温度(Tmax, ℃)、日最低温度 (Tmin, ℃)、日降水(mm)和日照时数(h)；土壤数据包括土壤的初始含碳量、含氮量和含水量。
S2：构建基于遥感数据的LAI和LNA反演模型；具体表示为公式（2）和公式（3）：
Figure SMS_5
Figure SMS_6
其中kLNA为LNA反演模型中的斜率，kLAI为LAI反演模型中的斜率；bLNA为LNA反演模型中的截距，bLAI为LAI反演模型中的截距；eLNA为LNA反演模型中的随机误差，eLAI为LAI反演模型中的随机误差；VI为遥感指数，VILAIbest_image_i和VILNAbest_image_i分别为与LAI和LNA相关性最高的遥感指数；VI为包括红（bandred）、绿（bandgreen）、蓝（bandblue）、近红外（bandnir red）在内的各波段组合数据，VI可为VI1,VI2,VI3,......,VIn的多种，例如两两波段的比值VI1=bandnir red/bandred，或差值指数VI2=（bandnir red-bandred）/（bandnir red+bandred）。
通过公式（2）和公式（3），分别计算所估算周期内每一天遥感影像的LAIimage_measure_i和LNAimage_measure_i，即计算出Image1、Image2、Image3、......、Imagen对应的LAIimage_measure_1、LAIimage_measure_2、LAIimage_measure3、......、LAIimage_measure_n和LNAimage_measure_1、LNAimage_measure_2、LNAimage_measure_3、......、LNAimage_measure_n。具体的，LAIimage_measure_i为LAI的第i次遥感影像观测值，LNAimage_measure_i为LNA的第i次遥感影像观测值，通过公式（2）和公式（3）计算第一幅图Image1对应的LAIimage_measure_1和LNAimage_measure_1，计算第二幅图Image2对应的LAIimage_measure_2和LNAimage_measure_2，以此类推，计算第n幅图Imagen对应的LAIimage_measure_n和LNAimage_measure_n。
S3：构建最小误差函数，最小误差函数中包括LAI和LNA；最小误差函数
Figure SMS_7
如公式（1）所示：
Figure SMS_8
其中，N代表遥感数据获取的次数；LAIsi即LAIsimulation，LAImi即LAIimage_measure_i，LAIsi和LAImi分别代表LAI的第i次模型模拟值和第i次遥感影像观测值；LNAsi即LNAsimulation，LNAmi即LNAimage_measure_i，LNAsi和LNAmi分别代表LNA的第i次模型模拟值和第i次遥感影像观测值；LAIsi和LNAsi通过将气象数据中日最高温度(Tmax, ℃)、日最低温度(Tmin, ℃)、日降水(mm)、日照时数(h)和土壤数据中土壤的初始含碳量、含氮量和含水量均输入DSSAT模型中进行初始条件下玉米生长每日LAI和LNA含量的模拟得到。
S4：引入DSSAT模型，将玉米基础参数输入DSSAT模型进行模拟，并利用遥感数据反演的LAI、LNA结果与模型模拟结果相结合构建最小误差函数来判断是否达到了最优输入参数，最终得到最优输入参数对应的玉米籽粒蛋白质含量值，其中玉米基础参数包括玉米品种数据、玉米生态数据等多个参数，品种参数和生态参数具体如图2所示。
具体的，将玉米基础参数按照定量梯度取值输入DSSAT模型得到相应的模拟结果，并利用模拟得到的LAI、LNA结果与LAIimage_measure_1、LAIimage_measure_2、LAIimage_measure3、......、LAIimage_measure_n和LNAimage_measure_1、LNAimage_measure_2、LNAimage_measure_3、......、LNAimage_measure_n按公式（1）进行计算，直到筛选出误差函数最小值处所对应的最优输入参数。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制。本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
以上本发明的具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限定。任何根据本发明的技术构思所做出的各种其他相应的改变与变形，均应包含在本发明权利要求的保护范围内。

Claims (9)

1.一种结合作物生长模型估算玉米籽粒蛋白质含量的方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1：获取玉米生长周期内的时间序列数据、多期遥感数据及相应日期的玉米叶面积LAI和叶片氮累积量LNA；
S2：构建基于遥感数据的LAI和LNA反演模型；
S3：构建最小误差函数，最小误差函数中包括LAI和LNA；
步骤S3中的最小误差函数
Figure QLYQS_1
如公式（1）所示：
Figure QLYQS_2
其中，N代表遥感数据获取的次数；LAIsi即LAIsimulation，LAImi即LAIimage_measure_i，LAIsi和LAImi分别代表LAI的第i次模型模拟值和第i次遥感影像观测值；LNAsi即LNAsimulation，LNAmi即LNAimage_measure_i，LNAsi和LNAmi分别代表LNA的第i次模型模拟值和第i次遥感影像观测值；
S4：引入DSSAT模型，将玉米基础参数输入DSSAT模型进行模拟，并利用遥感数据反演的LAI、LNA结果与模型模拟结果相结合构建最小误差函数来判断是否达到了最优输入参数，最终得到最优输入参数对应的玉米籽粒蛋白质含量值。
2.根据权利要求1所述的结合作物生长模型估算玉米籽粒蛋白质含量的方法，其特征在于，LAImi和LNAmi由步骤S2中的反演模型得到，具体表示为公式（2）和公式（3）：
Figure QLYQS_3
Figure QLYQS_4
其中kLNA为LNA反演模型中的斜率，kLAI为LAI反演模型中的斜率；bLNA为LNA反演模型中的截距，bLAI为LAI反演模型中的截距；eLNA为LNA反演模型中的随机误差，eLAI为LAI反演模型中的随机误差；VI为遥感指数，VILAIbest_image_i和VILNAbest_image_i分别为与LAI和LNA相关性最高的遥感指数。
3.根据权利要求2所述的结合作物生长模型估算玉米籽粒蛋白质含量的方法，其特征在于，通过公式（2）和公式（3），分别计算所估算周期内每一天遥感影像的LAIimage_measure_i和LNAimage_measure_i，即计算出Image1、Image2、Image3、......、Imagen对应的LAIimage_measure_1、LAIimage_measure_2、LAIimage_measure3、......、LAIimage_measure_n和LNAimage_measure_1、LNAimage_measure_2、LNAimage_measure_3、......、LNAimage_measure_n。
4.根据权利要求3所述的结合作物生长模型估算玉米籽粒蛋白质含量的方法，其特征在于，步骤S4中，将玉米基础参数按照定量梯度取值输入DSSAT模型得到相应的模拟结果，并利用模拟得到的LAI、LNA结果与LAIimage_measure_1、LAIimage_measure_2、LAIimage_measure3、......、LAIimage_measure_n和LNAimage_measure_1、LNAimage_measure_2、LNAimage_measure_3、......、LNAimage_measure_n按公式（1）进行计算，直到筛选出误差函数最小值处所对应的最优输入参数。
5.根据权利要求2-4中任一项所述的结合作物生长模型估算玉米籽粒蛋白质含量的方法，其特征在于，时间序列数据包括气象数据和土壤数据；公式（1）中的LAIsi和LNAsi通过将气象数据、土壤数据和玉米品种数据输入DSSAT模型进行初始条件下玉米生长每日LAI和LNA含量的模拟得到。
6.根据权利要求5所述的结合作物生长模型估算玉米籽粒蛋白质含量的方法，其特征在于，气象数据包括日最高温度(Tmax, ℃)、日最低温度 (Tmin, ℃)、日降水(mm)和日照时数(h)。
7.根据权利要求6所述的结合作物生长模型估算玉米籽粒蛋白质含量的方法，其特征在于，土壤数据包括土壤的初始含碳量、含氮量和含水量。
8.根据权利要求6所述的结合作物生长模型估算玉米籽粒蛋白质含量的方法，其特征在于，多期遥感数据包括红（bandred）、绿（bandgreen）、蓝（bandblue）、近红外（bandnir red）在内的多个波段；VI为包括红（bandred）、绿（bandgreen）、蓝（bandblue）、近红外（bandnir red）在内的各波段组合数据。
9.根据权利要求8所述的结合作物生长模型估算玉米籽粒蛋白质含量的方法，其特征在于，步骤S1中遥感数据的遥感数据源为Landsat或Sentinel2。
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Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117236070B (zh) * 2023-11-08 2024-01-30 吉林大学 基于最佳产量的区域玉米植株磷需求量定量化获取方法
CN117195609B (zh) * 2023-11-08 2024-01-26 吉林大学 一种区域玉米植株氮营养匮缺的定量诊断方法
CN117457066B (zh) * 2023-12-26 2024-03-15 山东科技大学 一种省域尺度的冬小麦籽粒蛋白质含量预测方法

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103913425A (zh) * 2014-04-17 2014-07-09 河南农业大学 基于光谱指数和气候因子耦合的冬小麦籽粒蛋白质含量预测方法及其预测模型的构建方法
CN109115725A (zh) * 2018-06-14 2019-01-01 中国农业大学 一种玉米冠层lai和叶绿素含量联合反演方法和设备
CN112418073A (zh) * 2020-11-19 2021-02-26 安徽农业大学 一种基于无人机图像融合特征的小麦植株氮含量估测方法
CN112667955A (zh) * 2020-12-24 2021-04-16 青岛大学 基于遥感估算区域尺度玉米潜在产量与产量差的方法与应用
CN112834442A (zh) * 2021-01-04 2021-05-25 四川大学 基于多光谱数据的大区域尺度作物生长实时监测方法
CN115392016A (zh) * 2022-08-20 2022-11-25 甘肃农业大学 一种基于遥感数据同化的青贮玉米生长发育预测方法
CN115439402A (zh) * 2022-07-05 2022-12-06 中国科学院空天信息创新研究院 基于SAFY-Sugar模型的糖料蔗单产遥感估算方法和装置

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1704758A (zh) * 2004-05-28 2005-12-07 北京农业信息技术研究中心 利用遥感和地理信息系统技术实现小麦品质监测预报方法
CN102156128A (zh) * 2010-04-17 2011-08-17 江苏省农业科学院 一种冬小麦籽粒蛋白质含量遥感监测预报方法
CN109920472A (zh) * 2019-01-07 2019-06-21 北京农业信息技术研究中心 一种籽粒蛋白质含量的预测方法及装置
CN110927082A (zh) * 2019-11-25 2020-03-27 北京大学 一种基于无人机成像高光谱遥感的冬小麦产量预测方法
CN115619583A (zh) * 2022-10-19 2023-01-17 中国气象局沈阳大气环境研究所 一种复合农业气象灾害监测指标体系的构建方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103913425A (zh) * 2014-04-17 2014-07-09 河南农业大学 基于光谱指数和气候因子耦合的冬小麦籽粒蛋白质含量预测方法及其预测模型的构建方法
CN109115725A (zh) * 2018-06-14 2019-01-01 中国农业大学 一种玉米冠层lai和叶绿素含量联合反演方法和设备
CN112418073A (zh) * 2020-11-19 2021-02-26 安徽农业大学 一种基于无人机图像融合特征的小麦植株氮含量估测方法
CN112667955A (zh) * 2020-12-24 2021-04-16 青岛大学 基于遥感估算区域尺度玉米潜在产量与产量差的方法与应用
CN112834442A (zh) * 2021-01-04 2021-05-25 四川大学 基于多光谱数据的大区域尺度作物生长实时监测方法
CN115439402A (zh) * 2022-07-05 2022-12-06 中国科学院空天信息创新研究院 基于SAFY-Sugar模型的糖料蔗单产遥感估算方法和装置
CN115392016A (zh) * 2022-08-20 2022-11-25 甘肃农业大学 一种基于遥感数据同化的青贮玉米生长发育预测方法

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