[发明专利]一种农作物产量空间化的方法及系统

说明书

本发明公开了一种农作物产量空间化的方法及系统。该方法包括：通过遥感影像获取随时间变化的NDVI；采用CART分类回归树算法确定种植范围；对种植范围进行分区；获取各区域农作物的统计产量；确定农作物的生长季，生长季包括农作物的多个单时相以及由单时相组合而成的不同物候期；根据生长季各单时相和物候期的NDVI，采用线性回归分析法分析农作物的统计产量与生长季的NDVI的相关性，确定与农作物的统计产量相关性最高、均方根误差最小的生长季的NDVI变量，记为目标生长季NDVI变量；根据目标生长季中各像元的NDVI占所属区域NDVI总和的比重，确定各像元的农作物空间化产量。本发明能够反映出农作物产量的空间格局和动态变化，为农作物种植结构的优化提供参考。

技术领域

本发明涉及农作物产量统计领域，特别是涉及一种农作物产量空间化的方法及系统。

背景技术

社会统计数据是反映一个国家或地区社会发展状况的重要指标之一，是国家或地区制定法规政策和宏观控制管理的重要依据。传统的社会统计数据已经不能满足人们的需求。传统社会统计数据一般是以行政区划(省级、地市级、县级、乡镇等)为统计单元收集、整理统计资料，具有空间分辨率低，缺乏对数据空间分布特征的描述，数据不完整等缺点，不能详细的表达行政区划内的空间差异，造成社会统计数据与其他数据的叠置分析比较困难，影响了有效信息的采集，严重阻碍了有效信息的提取。社会统计数据的空间化是解决这一问题的有效方法。

20世纪90年代初期，学者们提出了“空间化”的概念，空间化是利用一定的方法或参数构建模型，然后利用模型反演出数据在一定时间和空间尺度上的分布情况，其实质就是把数据反演到公里格网上。社会经济统计数据空间化成为诸多学科中的热点，目前人们对于社会统计数据空间化研究方法主要分为空间插值模型、土地利用/土地覆盖影响模型、多源数据融合模型和遥感反演模型。

目前社会统计数据空间化的内容主要集中在人口统计数据空间化；GDP统计数据空间化和其他属性数据空间化等。关于农业经济统计空间化的研究很少。农业生产活动受地理位置、气候特征、土壤水文等自然条件的影响，对农业统计数据的空间化难度较大。在农业经济统计数据的空间化中，研究者主要集中在农作物种植面积的空间化和农业生产投入方面的空间化方面。对粮食产量统计数据的空间化研究更少。

发明内容

本发明的目的是提供一种农作物产量空间化的方法及系统，能够反映出农作物产量的空间格局和动态变化，为农作物种植结构的优化提供参考。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种农作物产量空间化的方法，所述方法包括：

通过遥感影像获取随时间变化的NDVI；

根据所述NDVI，采用CART分类回归树算法确定所述农作物的种植范围；

对所述种植范围进行分区；

获取各区域的所述农作物的统计产量；

确定所述农作物的生长季，所述生长季包括所述农作物的多个单时相以及由所述单时相组合而成的多个物候期；

根据生长季各单时相和物候期的NDVI，在各区域内，采用线性回归分析法分析所述农作物的统计产量与各所述生长季的相关性，确定与所述农作物的统计产量相关性最高且均方根误差最小的NDVI变量，记为目标生长季NDVI变量；

根据所述目标生长季NDVI变量中各像元的NDVI占所属区域NDVI总和的比重，确定各像元的农作物空间化产量。

可选的，所述对所述种植范围进行分区，具体包括：

结合地势地貌、DEM数字高程数据和行政单元矢量数据对所述种植范围进行分区。