(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211003583.4 (22)申请日 2022.08.20 (71)申请人 甘肃农业大 学 地址 730000 甘肃省兰州市安宁区营门村1 号 (72)发明人 鄢继选　高鹏程　李嫱　李飞　 李广　李杰　吴江琪　谈燕　宋苗　 达祈宏　 (74)专利代理 机构 北京盛凡佳华专利代理事务 所(普通合伙) 11947 专利代理师 王小燕 (51)Int.Cl. G06F 30/20(2020.01) G06Q 50/02(2012.01) (54)发明名称 一种基于遥感数据同化的青贮玉米生长发 育预测方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于遥感数据 同化的青 贮玉米生长发育预测方法， 属于农作物产量估算 技术领域。 本发明通过构造最小代价函数、 确定 作物生长模型、 产量形成、 阈值的确定、 决策系统 的调控这五个步骤予以实现。 本发 明采用空天地 遥感技术， 结合大田实验， 能够动态调整参数， 实 现由点‑面、 不均匀性 ‑均匀性、 尺度小 ‑尺度大， 通过多光谱数据对青贮玉米植株含水率和含氮 量的反演特征， 确定田间水肥实际变化曲线。 本 发明通过阈值曲线和实际变化曲线找出最佳水 肥管理方案； 集成天空地一体化感知与决策智慧 农业系统并推广示范， 带动区域玉米产业高质量 发展， 为玉米高产水肥精准管 理提供技术支撑和 示范模式。 权利要求书1页 说明书4页 附图1页 CN 115392016 A 2022.11.25 CN 115392016 A 1.一种基于 遥感数据同化的青贮玉米生长发育预测方法， 其特 征在于包括如下步骤： 1)构造最小代价函数： 确定青贮玉米 高产水肥调控模型模拟结果与遥感反演结果构造 最小代价 函数； 2)确定作物生长模型： 利用SCE ‑UA优化算法进行拟合， 并将拟合误差最小时对应的优 化参数集输入作物生长模型； 3)产量形成： 模拟设计不同水肥管理试验处理， 确定不同水肥组合条件下的青贮玉米 生长发育及产量的形成过程； 4)阈值的确定： 通过系统工程和数理方法， 根据土壤水肥含量与青贮玉米产量的动态 变化关系， 确定玉米产量形成对土壤水 肥含量响应的精确阈值； 5)决策系统的调控： 结合遥感反演结果数据， 得到青贮玉米水 肥调控智能决策系统。 2.根据权利要求1所述的一种基于遥感数据同化的青贮玉米生长发育预测方法， 其特 征在于所述步骤1)中选取LAI和LNA作为遥感和模型的结合点,通过同化外部获取的LAI或 LNA序列和作物模 型模拟的LA I或LNA序列， 当使两个序列差值的绝对值之和最小时的参数， 即反演出的最优参数， 确定模型的初始参数。 3.根据权利要求1所述的一种基于遥感数据同化的青贮玉米生长发育预测方法， 其特 征在于所述 步骤2)中确保作物生长模型的本地 化和遥感参数定量反演。 4.根据权利要求1所述的一种基于遥感数据同化的青贮玉米生长发育预测方法， 其特 征在于所述遥感反演因素包括气象因素、 作物参数和土壤参数。 5.根据权利要求4所述的一种基于遥感数据同化的青贮玉米生长发育预测方法， 其特 征在于所述气象因素、 作物参数和土壤参数,相结合， 会进行标定作物生长模型， 从而模拟 出状态变量， 进行 单点区域验证， 得到LAI实测值、 W LV实测值和WST实测值。 6.根据权利要求4所述的一种基于遥感数据同化的青贮玉米生长发育预测方法， 其特 征在于将气象因素、 作物参数、 土壤参数和玉米品种遗传参数作为模型输入参数， 驱动 CERES‑Maize模型， 模拟玉米的生长发育进程。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115392016 A 2一种基于遥感数据同化的青贮玉米生长发育预测方 法 技术领域 [0001]本发明属于农作物产量估算技术领域， 具体涉及 一种基于遥感数据同化的青贮玉 米生长发育预测方法。 背景技术 [0002]草食畜牧业是甘肃省六大支柱特色产业之一， 青贮玉米是畜牧业粗饲料的重要来 源， 其高质量 发展对甘肃草食畜牧业具有深 远的战略意义。 河西地区位于甘肃省西北部,是 我国重要的玉米优势产区,该地区气候干旱,降雨稀少且蒸发量大,是典型的干旱内陆河灌 区。 [0003]无人机低空遥感技术的发展对河西青贮玉米生产的具有重大意义。 河西的青贮玉 米面积广、 平整度高、 宜于控制、 机械化程度高， 北斗精 准导航应用广， 新的农业技术推广迅 速， 当地农民对青贮玉米精细化管理、 精准施药等精准农业理念有较高的认可度， 对精准农 业航空遥感的生产应用有较迫切的需求。 此外， 河西具有利于低空遥感应用落地的良好的 气候条件， 在河西作生长的季节里， 有 70％以上的时日是天晴， 且大气 干燥、 云层遮挡少、 同 一时间段内光线均匀， 为精准农业 航空遥感技 术研发提供 可靠基地。 [0004]现有技术人员通过大田实验， 结合APS IM模型， 初步确定了甘肃河西 地区青贮玉米 高产水肥需求的预测模型， 但是发现模 型对大田水肥变化存在点状、 不均匀性、 尺度小等问 题。 与此同时， 河西地区青贮玉米生产多年来主要依赖于高水肥投入来提高作 物产量， 已对 环境产生严重的影响。 因此， 亟需研发面向青贮玉米水肥管理的天空地一体化感知与决策 系统来精准管理青贮玉米产业的发展。 发明内容 [0005]发明的目的在于提供一种提高玉米产量、 通过天空地一体化感知与决策系统来精 准管理青贮玉米的基于 遥感数据同化的青贮玉米生长发育预测方法。 [0006]为了实现上述发明目的， 发明采用以下技 术方案： [0007]一种基于 遥感数据同化的青贮玉米生长发育预测方法， 包括如下步骤： [0008]1)构造最小代价函数： 确定青贮玉米高产水肥调控模型模拟结果与遥感反演结果 构造最小代价 函数； [0009]2)确定作物生长模型： 利用SCE ‑UA优化算法进行拟合， 并将拟合误差最小时对应 的优化参数集输入作物生长模型； [0010]3)产量形成： 模拟设计不同水肥管理试验处理， 确定不同水肥组合条件下的青贮 玉米生长发育及产量的形成过程； [0011]4)阈值的确定： 通过系统工程和数理方法， 根据土壤水肥含量与青贮玉米产量的 动态变化关系， 确定玉米产量形成对土壤水 肥含量响应的精确阈值； [0012]5)决策系统的调控： 结合遥感反演结果数据， 得到青贮玉米水肥调控智能决策系 统。说　明　书 1/4 页 3 CN 115392016 A 3