[发明专利]一种基于叶面积指数的茶园产量预测方法及装置

权利要求书

1.一种基于叶面积指数的茶园产量预测方法，其特征在于，包括：

获取待测茶园图像数据并进行大气校正、空间分辨率重采样和坐标系转换，得到第一数据；

根据预设公式并带入所述第一数据进行待测茶园的叶面积指数计算，得到第二数据；

根据所述第二数据和一芽一叶的单次产量进行回归拟合，得到第一方程，根据所述第一方程叠加温度系数和遮荫管理并按照采摘模式对所述待测茶园的产量进行计算，得到茶园预测产量，所述一芽一叶为茶叶采摘模式中一种。

2.根据权利要求1所述的一种基于叶面积指数的茶园产量预测方法，其特征在于，所述根据预设公式并带入所述第一数据进行待测茶园的叶面积指数计算，得到第二数据，包括：

将所述第一数据带入归一化植被指数计算公式NDVI＝(NIR-RED)/(NIR+RED)中进行计算，得到第一计算结果，其中NDVI为归一化植被指数，NIR为近红外波段，RED为红光波段；

将所述第一计算结果带入植被覆盖度计算公式VFC＝(NDVI-NDVImin)/(NDVImax-NDVImin)中进行计算，得到第二计算结果，其中VFC为植被覆盖度，NDVImin为该区域纯裸土的归一化植被指数值，NDVImax为该地区高植被覆盖度的NDVI值；

将所述第二计算结果带入叶面积指数计算公式LAI＝-Cos(θ)ln(P(θ))/(G(θ)Ω(θ))中进行计算，得到所述第二数据，其中P(θ)为冠层孔隙率，即1-VFC，θ为正射影像，G(θ)表示单位面积的叶片在垂直于测量方向平面上的平均投影面积，Ω(θ)为聚集指数。

3.根据权利要求1所述的一种基于叶面积指数的茶园产量预测方法，其特征在于，所述根据所述第二数据和一芽一叶的单次产量进行回归拟合，得到第一方程，根据所述第一方程叠加温度系数和遮荫管理并按照采摘模式对所述待测茶园的产量进行计算，得到茶园预测产量，包括：

根据气温系数和所述待测茶园的减产系数进行拟合，得到第二方程Tindex＝11.802*e^-0.545x，其中Tindex为温度因子，e为自然底数，x为3～5月间的最低日均温，且所述第一方程为Yield＝0.0072*LAI^4.2368，其中Yield为一芽一叶采摘模式下的茶园亩产量；

根据遮阴百分比和所述待测茶园的增产系数进行拟合，得到第三方程Shadowindex＝-0.0074*x^2-0.1097*x+29.83，其中Shadowindex为遮阴因子，x为遮阴百分率。

4.根据权利要求3所述的一种基于叶面积指数的茶园产量预测方法，其特征在于，所述根据所述第二数据和一芽一叶的单次产量进行回归拟合，得到第一方程，根据所述第一方程叠加温度系数和遮荫管理并按照采摘模式对所述待测茶园的产量进行计算，得到茶园预测产量，还包括：

根据产量预测公式Yield_mu＝Yield*Tindex*Shadowindex*A*B对所述待测茶园的产量进行计算，得到所述茶园预测产量，其中Yield_mu为亩产量，A为不同采摘模式与一芽一叶的产量比例系数，B为年采摘次数。

5.根据权利要求4所述的一种基于叶面积指数的茶园产量预测方法，其特征在于，所述采摘模式包括独芽，一芽一叶，一芽二叶，一芽三叶，且所述采摘模式之间的比例系数为独芽：一芽一叶：一芽二叶：一芽三叶＝1：3.63：13.07：30.692。

6.一种基于叶面积指数的茶园产量预测装置，用于实现如权利要求1所述的一种基于叶面积指数的茶园产量预测方法，其特征在于，包括：

图像数据预处理模块：用于获取待测茶园图像数据并进行大气校正、空间分辨率重采样和坐标系转换，得到第一数据；

叶面积指数计算模块：用于根据预设公式并带入所述第一数据进行待测茶园的叶面积指数计算，得到第二数据；

产量预测模块：用于根据所述第二数据和一芽一叶的单次产量进行回归拟合，得到第一方程，根据所述第一方程叠加温度系数和遮荫管理并按照采摘模式对所述待测茶园的产量进行计算，得到茶园预测产量，所述一芽一叶为茶叶采摘模式中一种。