申请/专利权人：中国农业大学;中国科学院空天信息创新研究院;河南省气象科学研究所

申请日：2020-08-18

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN112052988B

主分类号：G06Q10/04

分类号：G06Q10/04;G06Q50/02;G06N3/126

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2020.12.25#实质审查的生效;2020.12.08#公开

摘要：本发明属于农业遥感领域，具体公开了耦合多目标优化和集合同化的作物产量估测方法及应用。该方法具体步骤如下：S1、收集数据并预处理；S2、计算LSWI、EVI，再通过VPM模型计算得到遥感GPP；S3、利用MCMC采样方法标定WOFOST模型，之后计算WOFOST模型参数的四分位数；S4、设置WOFOST模型参数的区间范围；基于遥感LAI建立多目标函数，并将其最小化得到优化后的WOFOST模型参数的Pareto解集；S5、将Pareto解集输入WOFOST模型生成模拟GPP集，利用集合同化算法对模拟GPP集与遥感GPP添加高斯噪声生成的观测GPP集进行同化；S6、以同化后的GPP驱动WOFOST模型模拟输出作物产量。本发明估产方式准确性高。

主权项：1.一种作物产量估测方法，其特征在于，通过包含耦合多目标优化和集合同化步骤的方法来实现，具体步骤如下：S1、收集研究区的作物分类数据；并将收集到的作物生育期内的遥感LAI、遥感反射率数据以及气象再分析数据分别进行预处理；S2、利用步骤S1获得的预处理后的遥感反射率数据计算LSWI、EVI，再通过VPM模型计算得到遥感GPP；S3、基于田间观测的LAI时间序列以及作物产量，利用MCMC采样方法标定WOFOST模型，之后依据MCMC采样方法获得的采样结果计算WOFOST模型参数的四分位数；S4、以步骤S3获得的WOFOST模型参数的第一四分位数为下界、第三四分位数为上界设置WOFOST模型参数的区间范围；基于步骤S1获得的预处理后的遥感LAI建立多目标函数，采用NSGA-II方法最小化所述多目标函数得到优化后的WOFOST模型参数的Pareto解集；S5、将步骤S4得到的WOFOST模型参数的Pareto解集输入WOFOST模型生成模拟GPP集，将步骤S2得到的遥感GPP添加高斯噪声生成观测GPP集，利用集合同化算法对模拟GPP集与观测GPP集进行同化，得到同化后的GPP；S6、基于步骤S5得到的同化后的GPP驱动WOFOST模型模拟输出作物产量，并完成空间制图。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国农业大学;中国科学院空天信息创新研究院;河南省气象科学研究所 耦合多目标优化和集合同化的作物产量估测方法及应用

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