[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

说明书

本申请提供了一种基于叶面积指数的茶园产量预测方法及装置，涉及遥感检测技术领域，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。本技术方案是基于遥感影像并根据茶树的光谱特性，反演其叶面积指数，建立叶面积指数与茶叶的回归关系进行间接估产，不依赖于地面激光雷达或是人工进行测量，减少人力物力的耗费，同时提高了预测的效率和准确度。

技术领域

本发明属于遥感检测技术领域，尤其涉及一种基于叶面积指数的茶园产量预测方法及装置。

背景技术

茶树是常绿阔叶多年生灌木，广泛种植于热带和亚热带山区。作为世界上最受欢迎的3种饮料之一，茶是许多发展中国家的主要经济作物，包括中国、印度、肯尼亚和斯里兰卡。茶树产量由诸多因素控制，树冠面积、芽密度、百芽重是影响单株产量的重要因素，各性状间的互作效应对单株产量也有重要的影响；成龄茶园封行后，采摘面积不变时，芽梢密度和芽重是左右茶叶产量的主要因子；除以上各因子，茶树产量与后期的栽培措施也有很大关系。然而，气候变暖带来的各种频发的低温冷害、高温热害等气象灾害给茶叶生产造成了严重影响。自20世纪90年代以来，随着农业结构的调整，农业生产向高效化转变，茶农逐步改变以往采摘和生产的旧观念，转而重视提高春茶的产量和品质，既节约成本，又提高了经济效益。在茶叶市场竞争日趋激烈的形式下，能否尽量减少气象灾害损失，准确把握茶叶的适采期，获得产量品质俱佳的茶叶产品，是茶农们关心忧心的问题。

在对茶树产量进行预测的现有技术方案中，有的仅从单株的植物形态学、生理特性、叶片结构解剖、生化成分等因素等进行考虑，大多需要依靠地面雷达进行作物检测，从而实现产量估计，不利于大范围进行茶树估产；有的依靠地面激光雷达或人工测量植物形态，辅以气候、光照数据，使用作物生长模型进行产量估计，耗费人力物力较高；有的由于采摘方式的不同，导致茶的产量有较大偏差，因而回归目标大多为茶树生物量，而非直接反演产量；或针对特定某一茶叶品种进行产量反演，没有普适性。

发明内容

本发明提供了一种基于叶面积指数的茶园产量预测方法及装置，旨在解决上述中需要依靠地面激光雷达进行测产，适用范围较小，方案需要较多辅助数据，模型复杂、成本较高，且反演品种单一，没有普适性的问题。

为了实现上述目的，本申请采用以下技术方案，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。

作为优选，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；