基于高光谱遥感和叶片重量的烟叶产量预估方法及其装置.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115761507A(43)申请公布日2023.03.07(21)申请号202211493297.0G01G19/00(2006.01)(22)申请日2022.11.25G06V10/774(2019.01)G06V10/764(2022.01)(71)申请人云南省烟草农业科学研究院G06N20/00(2022.01)地址650000云南省昆明市圆通街33号申请人中国科学院空天信息创新研究院(72)发明人李军营刘朔孙伟超刘峰马二登邓小鹏徐照丽冀新威侯秋强单双吕李浩昊蒋薇廖正兰李佛琳陈峰李玉超(74)专利代理机构成都市鼎宏恒业知识产权代理事务所(特殊普通合伙)51248专利代理师张勋(51)Int.Cl.G06V20/10(2022.01)权利要求书1页说明书7页附图2页(54)发明名称基于高光谱遥感和叶片重量的烟叶产量预估方法及其装置(57)摘要本申请公开了一种基于高光谱遥感和叶片重量的烟叶产量预估方法及其装置，包括以下步骤：步骤S1：以烟叶成熟期作为产量预估时期，获取采样点的高光谱遥感数据、烟株叶片重量和烟叶产量数据；步骤S2：以采样点高光谱数据和烟株叶片重量数据，构建烟株叶片重量估算模型；步骤S3：利用采样点烟株叶片重量和烟叶产量数据，构建烟叶产量预估模型；步骤S4：获取待估产烟田的高光谱遥感数据；步骤S5：将待估产烟田高光谱数据输入烟株叶片重量估算模型估算叶片重量，再将烟株叶片重量估算值输入烟叶产量预估模型，得到待估产烟田的烟叶产量。该方法充分利用烟株叶片重量与烟叶产量的关系，结合高光谱遥感技术的优势，能显著提高烟叶估产的效率和精度。CN115761507ACN115761507A权利要求书1/1页1.一种基于高光谱遥感和叶片重量的烟叶产量预估方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：以烟叶成熟期作为产量预估的时期，获取采样烟田中各采样点烟株的高光谱遥感数据、烟株叶片重量和烟叶产量数据；步骤S2：利用采样点高光谱数据和烟株叶片重量数据，构建烟株叶片重量估算模型；步骤S3：利用采样点烟株叶片重量和烟叶产量数据，构建烟叶产量预估模型；步骤S4：获取待估产烟田的高光谱遥感数据；步骤S5：将待估产烟田的高光谱数据输入到烟株叶片重量估算模型估算烟株叶片重量，再将烟株叶片重量估算值输入到烟叶产量预估模型，得到待估产烟田的烟叶产量。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S2中具体步骤包括：获取采样点烟株的冠层反射率光谱；获取采样点烟株的烟株叶片重量数据；利用采样点高光谱数据和烟株叶片重量数据，采用偏最小二乘回归、随机森林等机器学习算法构建烟株叶片重量估算模型；烟株叶片重量建模前，采用波段选择算法选择冠层反射率光谱中关键波段，以降低模型的复杂度。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S3具体包括以下步骤：计算样本烟株叶片重量和采样烟田烟叶产量的相关系数，分析烟株叶片重量和烟叶产量的相关性，采用曲线拟合方法构建烟叶产量预估模型。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述高光谱遥感数据为可见近红外波段的高光谱遥感数据；所述高光谱遥感数据为便携式地物光谱仪采集的冠层光谱曲线或为高光谱遥感相机获取的高光谱遥感图像。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S4中待估产烟田与步骤S1中采样烟田的烟株品种相同，种植区气候、估产时期相近。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1中根据采样烟田的水肥特点和烟株长势，确定代表性的烟株作为采样点。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，烟叶重量为烟叶鲜重。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1中根据烟叶品种，结合种植区气候特点确定样本烟田的烟叶成熟期。9.一种基于高光谱遥感和叶片重量的烟叶产量预估装置，其特征在于，包括：数据获取模块：用于以烟叶成熟期作为产量预估的时期，获取采样烟田中各采样点烟株的高光谱遥感数据、烟株叶片重量和烟叶产量数据；第一建模模块：用于利用采样点高光谱数据和烟株叶片重量数据，构建烟株叶片重量估算模型；第二建模模块，用于利用采样点烟株叶片重量和烟叶产量数据，构建烟叶产量预估模型；高光谱遥感数据获取模块，用于获取待估产烟田的高光谱遥感数据；预估模块，用于将待估产烟田的高光谱数据输入到烟株叶片重量估算模型估算烟株叶片重量，再将烟株叶片重量估算值输入到烟叶产量预估模型，得到待估产烟田的烟叶产量。2CN115761507A说明书1/7页基于高光谱遥感和叶片重量的烟叶产量预估方法及其装置技术领域[0001]本申请涉及烟叶种植技术领域，特别是一种基于高光谱遥感和叶片重量的烟叶产量预估方法及其装置。背景技术[0002]农作物产量是农作物种植和管理的基础数据。农作物产量预估是指在农作物采收之前