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原文传递冬小麦叶片氮素含量预估方法及装置

专利名称：	冬小麦叶片氮素含量预估方法及装置
摘要：	本发明实施例提供一种冬小麦叶片氮素含量预估方法及装置，属于农作物种植技术领域。该方法包括：获取冬小麦冠层叶片中各叶片层氮素含量，基于各叶片层氮素含量，确定冬小麦的氮素垂直分布信息，并基于各叶片层氮素含量，构建冬小麦的最优层氮素模型；将氮素垂直分布信息与最优层氮素模型进行耦合，得到冬小麦的冠层叶片氮素含量预测模型，并基于冠层叶片氮素含量预测模型对冬小麦的冠层叶片氮素含量进行预测。由于遥感信息对冠层信息的探测具有一定的局限性，而结合冬小麦的垂直分布规律，可准确以及快速地对叶片氮素含量的监测。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	北京;11
申请人：	北京农业信息技术研究中心
发明人：	段丹丹;赵春江;李振海;杨贵军;乔晓军;赵钰;张云鹤;冯海宽
专利状态：	有效
申请日期：	2018-11-29T00:00:00+0800
发布日期：	2019-05-14T00:00:00+0800
申请号：	CN201811446103.5
公开号：	CN109752487A
代理机构：	北京路浩知识产权代理有限公司
代理人：	王莹;李相雨
分类号：	G01N33/00(2006.01);G;G01;G01N;G01N33
申请人地址：	100097 北京市海淀区曙光花园中路11号农科大厦A座1107
主权项：	1.一种冬小麦叶片氮素含量预估方法，其特征在于，包括：获取冬小麦冠层叶片中各叶片层氮素含量，基于各叶片层氮素含量，确定冬小麦的氮素垂直分布信息，并基于各叶片层氮素含量，构建冬小麦的最优层氮素模型；将所述氮素垂直分布信息与所述最优层氮素模型进行耦合，得到冬小麦的冠层叶片氮素含量预测模型，并基于所述冠层叶片氮素含量预测模型对冬小麦的冠层叶片氮素含量进行预测。 2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取冬小麦冠层叶片中各叶片层氮素含量，包括：测定冬小麦的冠层光谱，并在冠层光谱测定位置上采集不同类型的冬小麦样本；其中，不同类型划分为不同生育期、不同施氮水平及不同年份；测定不同类型的冬小麦样本在杀青后各叶片层氮素含量。 3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各叶片层氮素含量，确定冬小麦的氮素垂直分布信息，包括：基于各叶片层氮素含量以及各叶片层生物量，计算冬小麦的氮素垂直分布信息。 4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各叶片层氮素含量，构建冬小麦的最优层氮素模型，包括：基于各叶片层氮素含量，计算各叶片层氮素含量占冠层叶片氮素含量的占比，并基于各叶片层氮素含量的占比，构建冬小麦的最优层氮素模型。 5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于各叶片层氮素含量的占比，构建冬小麦的最优层氮素模型，包括：对各叶片层氮素含量的占比与各植被指数作相关性分析，得到各叶片层氮素含量与各植被指数之间的相关系数；基于各叶片层氮素含量与各植被指数之间的相关系数，构建冬小麦的最优层氮素模型。 6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于各叶片层氮素含量与各植被指数之间的相关系数，构建冬小麦的最优层氮素模型，包括：对所有相关系数进行从大到小排序，确定最大相关系数以及排序后的前预设数量个相关系数，将最大相关系数对应的叶片层作为最优叶片层，将前预设数量个相关系数对应的植被指数作为最优植被指数；基于所述最优叶片层及所述最优植被指数，构建冬小麦的最优层氮素模型。 7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述冠层叶片氮素含量预测模型对冬小麦的冠层叶片氮素含量进行预测之后，还包括：获取独立年份的冬小麦地面高光谱数据，并基于所述冬小麦地面高光谱数据，对所述冠层叶片氮素含量预测模型进行验证。 8.一种冬小麦叶片氮素含量预估装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取冬小麦冠层叶片中各叶片层氮素含量；确定模块，用于基于各叶片层氮素含量，确定冬小麦的氮素垂直分布信息；构建模块，用于基于各叶片层氮素含量，构建冬小麦的最优层氮素模型；耦合模块，用于将所述氮素垂直分布信息与所述最优层氮素模型进行耦合，得到冬小麦的冠层叶片氮素含量预测模型；预测模块，用于基于所述冠层叶片氮素含量预测模型对冬小麦的冠层叶片氮素含量进行预测。 9.一种电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器；以及与所述处理器通信连接的至少一个存储器，其中：所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如权利要求1至7任一所述的方法。 10.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行如权利要求1至7任一所述的方法。
所属类别：	发明专利