[发明专利]油菜产量估测方法

说明书

本发明公开了一种油菜产量估测方法，所述产量估算方法包括以下步骤：1)取样：通过无人机等方式拍摄油菜冠层图像，选取多个样地的样方数据；2)预处理：对图像进行预处理；3)关键性能指标设定：根据油菜产量的影响因素采集数据；4)建模：根据图像建立模型，对输入图像提取特征，检测出各个样方中的键性能指标信息；计算出相关估测产量。本发明的油菜产量估测方法，通过研究株型特征，找出即有图像特征，建立产量实测模型，指导图像识别产量估测模型的构建和训练。

技术领域

本发明属于农作物的产量测量技术领域，具体涉及一种油菜产量估测方法。

背景技术

在农业生产中，进行油菜产量的估测具有极强的现实意义。对油菜产量进行估测，不仅有利于农民根据价格变化随时地调整油菜的种植面积，提高农民的收入，还可以根据油菜的市场情况及时扩大或减少油菜的种植面积。

油菜的产量测量是一项繁琐的工作，传统的方法是使用人工估计，这种方法费时费力，成本消耗过大，并且还可能出现各种主观差错。

目前，对于多数油菜产量的估测大多都是借助于种植经验，偏差极大，所以寻找有效的方法对油菜产量进行估测是急需解决的问题。例如，我国北方种植着大量的花生，花生的营养价值比粮食类高，它含有大量的蛋白质的脂肪，但目前还没有较准确的估测花生产量的方法。

对于部分油菜，目前已经建立了产量估测模型。例如，国际上出现了不少小麦生长模拟系统，如美国的DSSAT系统、澳大利亚的APSIM系统、我国的WheatGrow系统等。它们通过解析“气象-土壤-技术措施”与小麦生理生态过程的机理关系，对小麦的生长发育及产量形成过程进行定量的估测。但根据现有的模型估测小麦的产量，使用的参数较多，数据处理过程非常复杂，估测的精度和速度还有待提高。

此外，对油菜产量进行估测时，时间变量都是以年或者整个生长期为单位，忽略了实际在生长期包括的不同生育时期内，油菜受气象变化而产生的差异性，导致油菜产量估测的精度不足。

油菜产量估测技术分为以下三大类：

(一)按照估测的方法或模型分类

对油菜产量的提前测量技术，可以根据估测方式进行分类，包括统计估测、遥感估测和动力生长模型估测等。当油菜生长和外界环境之间的联系不明确时，使用多种回归技术，把二者之间的联系厘清，并在统计结果后构建模型，对模型进行后续分析；动力生长模拟估测，要求对油菜的生长环境进行人工模拟，在油菜生长的过程，无时无刻都在进行着物质和能量的交换，并能够保持相对平衡的状态，根据油菜实际生长情况中物质和能量的信息，在试验开始到结束的整个流程中，都模拟其生长状态，对油菜的生产量和外界环境之间的联系进行探究。

(二)按照估测对象分类

对油菜产量的提前测量技术，可以根据研究对象进行分类，可以分为以下三种：粮食作物、经济作物和名特优小宗作物。在我国，粮食作物的估测已经有很多年的历史，所以应用很广泛，技术也相对成熟，因为只有在全国对粮食作物的生产总量和每种作物的产量都进行大范围的估测，才能更好的保障粮食的安全性，在制定农业相关政策的时候也能有指导意义，对维护国家的稳定有重要的价值。经济作物主要是指棉花、油菜、花生等。第三种名特优小宗作物主要指板粟、绿豆、优质水果等。

(三)按照预报时效分类

对油菜产量的提前测量技术，可以根据时间效果进行分类，可以分为以下四种：

第一类是年景估测。不同作物有不同的生长发育过程，对外界生长环境的要求也不尽相同，通过对未来一段时间内的环境状况进行估测，判断气象条件对油菜的生产量会产生何种影响，这种估测方式成为年景估测。通常是在油菜进行播种前或刚刚完成播种时进行发布工作，种植者可以根据发布的信息来对这一年的油菜种植计划进行调整。