[发明专利]一种基于GF-1数据重构的小麦单产遥感估算方法

权利要求书

1.一种基于GF-1数据重构的小麦单产遥感估算方法，其特征在于：具体步骤如下：

步骤1）、收集并下载研究区域内作物生长周期内的时序原始MODIS数据和GF-1数据；

步骤2）、使用LODPE工具对原始MODIS的质量控制波段QA进行提取，对提取出来的QA波段使用MRT工具进行投影和格式的转换，得到Geotiff格式和UTM投影的QA波段数据，使用MRT数据对原始MODIS数据进行投影和格式转换，得到投影后的MODIS数据；

步骤3）、将步骤2）中提取的质量控制波段数据由整型转换为浮点型，根据质量控制波段数据中的质量因子数值作为权重来纯化投影后的MODIS数据，将原始MODIS数据进行裁剪并转换成float类型，再使用Timesat软件进行S-G滤波处理；

步骤4）、对GF-1数据进行校正处理，将校正好的数据进行NDVI计算和合成，再进行统一裁剪；

步骤5）、将步骤3）和步骤4）中的数据带入数据重构模型，得出新的数据；

步骤6）、使用具有深度学习的U-Net模型对小麦种植分布进行提取分析，得出对应的小麦分布图；

步骤7）、收集并处理气象站点数据，计算小麦生长周期内的月平均气温；

步骤8)、估产模型估产，根据地面生物量转换过程和转移后的生物量比例，最终得到作物的单产专题图；

步骤9）、对估产模型精度进行验证分析，通过历年的信息计算单位面积内的产量，并与实地调查结果对比，验证估产模型的精度。

2.根据权利要求1所述的一种基于GF-1数据重构的小麦单产遥感估算方法，其特征在于：所述步骤2）中MRT工具进行投影和格式转换包括波段、采样方式、输出格式和投影类型的参数设置。

3.根据权利要求1所述的一种基于GF-1数据重构的小麦单产遥感估算方法，其特征在于：所述步骤3）中所述根据质量控制波段数据中的质量因子数值作为权重来纯化投影后的MODIS数据包括下述步骤：

31）、设置质量因子的范围是1-10；

32）、将质量控制波段的范围进行转换；

33）、设置转换后的权重：0-2认为是未受到噪声影响的，赋权重为1，3-6受噪声影响不大，赋权重为0.6，7-10认为噪声影响比较大，赋权重为0.1。

4.根据权利要求1所述的一种基于GF-1数据重构的小麦单产遥感估算方法，其特征在于：所述步骤3）中的原始MODIS数据裁剪并转换成float类型时，包括下述步骤：

41）、由于其真实MODIS 值与其原始DN值的关系为NDVI=0.0001*DN,故将DN值运算为正常值；

42）、经过上述处理的MODIS数据和质量数据文件名分别保存在两个TXT文件中，第一行为数据总数；

43）、将数据导入TimeSat中并进行显示；

44）、利用TimeSat进行滤波，需至少输入两年数据，然后使用Timesat对MODIS 数据进行光谱曲线的滤波，将滤波后的数据导出，并编辑头文件和投影信息，使用研究区域矢量文件行政区划进行最终裁剪。