基于高光谱遥感的玉米叶片氮含量预测方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN116026772A(43)申请公布日2023.04.28(21)申请号202310329448.7G01N21/55(2014.01)(22)申请日2023.03.30(71)申请人黑龙江省农业科学院农业遥感与信息研究所地址150086黑龙江省哈尔滨市南岗区学府路368号(72)发明人谷英楠郑妍妍王敬元黄莹段新宇姜莹刘艳霞刘鑫(74)专利代理机构北京子焱知识产权代理事务所(普通合伙)11932专利代理师张松宝(51)Int.Cl.G01N21/25(2006.01)G06F17/15(2006.01)G06F17/18(2006.01)权利要求书1页说明书5页(54)发明名称基于高光谱遥感的玉米叶片氮含量预测方法(57)摘要本发明涉及遥感分析技术领域，具体涉及一种基于高光谱遥感的玉米叶片氮含量预测方法，现有技术中在玉米含氮量预测仅采用以玉米品种作为关系模型参数的区分，这种技术估算偏差比较大，本申请先在预测上建立玉米叶片含氮量的基本函数关系进一步确定多因素判别函数，然后建立统一的多权重多因素判别函数，由多权重多因素判别函数对玉米叶片氮含量进行预测。在预测中能充分考虑土壤含氮量，土壤湿度、种植密度对玉米叶片含氮量的影响，判别偏差更小。CN116026772ACN116026772A权利要求书1/1页1.基于高光谱遥感的玉米叶片氮含量预测方法，其包括步骤:确定玉米的品种并初定品种参数P；对玉米叶片进行光谱测定及反射提取，确定敏感波段及两个特定的敏感波长a与b；建立两个特定的敏感波长a与b的归一化差值光谱指数与玉米叶片含氮量的基本函数关系f(NDSI(a，b))；其中f()为函数关系，NDSI(a，b)为归一化差值光谱指数；然后以种植密度、土壤湿度参数固定确定土壤含氮量单独对基本函数关系f(NDSI(a，b))的影响权重P1，然后种植密度、土壤含氮量参数固定确定土壤湿度单独对基本函数关系f(NDSI(a，b))的影响权重P2，然后以土壤湿度、土壤含氮量参数固定确定种植密度单独对基本函数关系f(NDSI(a，b))的影响权重P3，然后控制土壤含氮量不变，重新建立归一化差值光谱指数与玉米叶片含氮量的函数关系f1(NDSI(a，b))=c1·exp(n1·(a‑b)/(a+b))，c1，n1均为固定系数，c1，n1均由土壤含氮量确定；然后控制土壤湿度不变，重新建立归一化差值光谱指数与玉米叶片含氮量的函数关系f2(NDSI(a，b))=c2·exp(n2·(a‑b)/(a+b))，c2，n2均为固定系数，c2，n2均由土壤湿度确定；然后控制种植密度不变，重新建立归一化差值光谱指数与玉米叶片含氮量的函数关系f3(NDSI(a，b))=c3·exp(n3·(a‑b)/(a+b))，c3，n3均为固定系数，c3，n3均由种植密度确定；f1(NDSI(a，b))中的具体参数由土壤含氮量确定；f2(NDSI(a，b))中的具体参数由土壤湿度确定；f3(NDSI(a，b))中的具体参数由种植密度确定，然后建立统一的多权重多因素判别函数，由多权重多因素判别函数对玉米叶片氮含量进行预测，多权重多因素判别函数具体为，Q=(P1/P)·f1(NDSI(a，b))+(P2/P)·f2(NDSI(a，b))+(P3/P)·f3(NDSI(a，b));其中Q为预测的玉米叶片含氮量，P1/P+P2/P+P3/P=1。2CN116026772A说明书1/5页基于高光谱遥感的玉米叶片氮含量预测方法技术领域[0001]本发明涉及遥感分析技术领域，具体涉及一种基于高光谱遥感的玉米叶片氮含量预测方法。背景技术[0002]一般地，测量玉米叶片氮含量采用化学方法，这种效率比较低，通过光谱分析则为一种快速的方法，比如相关现有技术如专利文献CN102374971A即公开了一种通过高光谱遥感分析对玉米含氮量预测的技术，该技术对于较多品种的玉米含氮量预测，采用比较普遍的模型关系，尤其在玉米含氮量预测仅采用以玉米品种作为关系模型参数的区分，所以这种技术估算偏差比较大。发明内容[0003]本发明的目的在于提供一种基于高光谱遥感的玉米叶片氮含量预测方法，以解决上述背景技术中提出的问题。[0004]为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：基于高光谱遥感的玉米叶片氮含量预测方法，其包括步骤:确定玉米的品种并初定品种参数P；对玉米叶片进行光谱测定及反射提取，确定敏感波段及两个特定的敏感波长a与b；建立两个特定的敏感波长a与b的归一化差值光谱指数与玉米叶片含氮量的基本函数关系f(NDSI(a，b))；其中f()为函数关系，NDSI(a，b)为归一化差值光谱指数；然后以种植密度、土壤湿度参数固定确定土壤含氮量单独对基本函数关系f(NDS