一种基于NDVI时间序列的冬小麦物候期监测方法及装置

摘要

本发明涉及一种基于NDVI时间序列的冬小麦物候期监测方法及装置，装置包括至少两个光量子传感器，两个光量子传感器架设于作物上方，一个光量子传感器有效视场角垂直向上，另一个光量子传感器有效视场角垂直向下；每个光量子传感器均在红光、近红外两个波段对作物冠层的辐射值进行测量；所述光量子传感器连接计算机，该计算机包括处理器和存储器，存储器存储计算机程序，处理器在运行所述计算机程序时实现冬小麦物候期判断的方法。本发明能够识别冬小麦关键物候期开始时间，测量精度高，识别速度快。而且可以在现场完成数据的自动采集、计算等，实现了对冬小麦物候期的远程、自动和长期连续测量。

说明书

技术领域

本发明涉及农作物监测技术领域，特别是一种基于NDVI时间序列的冬小麦物候期监测方法及装置。

背景技术

冬小麦是中国主要的粮食作物之一，研究冬小麦物候期的提取方法，精确监测冬小麦的关键生长阶段，对其产量预测具有重要意义。传统的物候期获取通常采用田间人工目视观察，通过定点观测，记录生物物候现象的季节变化和年际变化，该方法简单易行，但费时费力，且人工观测时受主观影响较大。

NDVI，即归一化植被指数，能够反映出植物冠层的背景影响。NDVI为负值表示地面覆盖为水、雪等，对可见光高反射；NDVI为零表示地面为岩石或者裸土；NDVI为正值表示有植被覆盖。利用NDVI可以判断植物生长的状态。植物光合作用能够吸收红光，因此植物长势越好吸收红光越多。因此，NDVI可以判断作物季节性生长发育的依据。但是，如何利用NDVI预测冬小麦的物候期，现有技术并没有相关研究。

发明内容

本申请的目的在于提供一种基于NDVI时间序列的冬小麦物候期监测方法及装置，用以填补现有技术的空白。

为实现上述目的，本发明提出了一种基于NDVI时间序列的冬小麦物候期监测方法，包括以下步骤：

通过光量子传感器检测作物上方、自然光中经过冬小麦吸收反射后的辐射值，计算出NDVI时间序列曲线；

以跨年为分界，将NDVI时间序列曲线分为年前数据和年后数据两部分；

对于年前数据，将曲线上升阶段增幅达到出苗阈值(10％)对应的时间点定为出苗期；

将曲线上升阶段增幅达到分蘖阈值(65％)对应的时间点定位分蘖期；

对于年后数据，将曲线上升阶段增幅达到返青阈值(10％)对应的时间点定为返青期；

将曲线上升阶段增幅达到拔节阈值(90％)对应的时间点定为拔节期；

将曲线下降阶段降幅达到乳熟阈值(90％)对应的时间点定为乳熟期。

进一步的，对于年前数据，将曲线增长速率最大值点对应的时间点定为三叶期。

进一步的，对于年前数据，将曲线最大值点对应的时间点定为越冬始期。

进一步的，对于年后数据，将曲线增长速率最大值点对应的时间点定为起身期。

进一步的，将曲线最大值点对应的时间点定为抽穗期；将曲线最小值点对应的时间点定为成熟期。

进一步的，计算NDVI的方法为：

其中，P

进一步的，垂直向下光量子传感器采集得到的近红外的辐射值Down

进一步的，通过邻域差值分析法和S-G滤波法对NDVI数据进行处理。

本发明还提供了一种基于NDVI时间序列的冬小麦物候期监测装置，包括至少两个光量子传感器，两个光量子传感器架设于作物上方，一个光量子传感器有效视场角垂直向上，另一个光量子传感器有效视场角垂直向下；每个光量子传感器均在红光、近红外两个波段对作物冠层的辐射值进行测量；所述光量子传感器连接计算机，该计算机包括处理器和存储器，存储器存储计算机程序，处理器在运行所述计算机程序时实现上述方法。

本发明的有益效果是：能够识别冬小麦关键物候期开始时间，测量精度高，识别速度快。而且可以在现场完成数据的自动采集、计算等，实现了对冬小麦物候期的远程、自动和长期连续测量。

附图说明

图1是本发明实施的工作流程图；

图2是冬小麦物候期与NDVI时序指标对应关系表；

图3是2019年冬小麦全生育期NDVI时序数据分布图；

图4是NDVI观测与人工观测结果对比图。

具体实施方式

装置实施例

本发明的装置包括两个光量子传感器，两个光量子传感器架设于作物上方高度6m处，有效视场角分别置于垂直向上(无遮挡物)和垂直向下，即一个光量子传感器有效视场角垂直向上，另一个光量子传感器有效视场角垂直向下；每个光量子传感器均在红光、近红外两个波段对冬小麦冠层的辐射值进行测量。

光量子传感器连接计算机，该计算机包括处理器和存储器，存储器存储计算机程序，处理器在运行计算机程序时，能够实现冬小麦物候期的判断。例如，本发明的装置可以设置在试验田，分析处理后的数据可以通过网络发送至远程中心站。计算机程序主要用于再现下面的方法实施例中对光量子传感器采集数据的处理、预处理、NDVI的计算、冬小麦物候期的判断、存储和网络传输等内容。

方法实施例

下面以2019年冬小麦发育期监测工作为例，详细介绍本发明专利的具体实施方法。

研究区内冬小麦于10月中旬播种，翌年6月上旬收割。为获取冬小麦全生育期生长曲线，选取2018/10/1至2019/6/10日的NDVI观测数据。冬小麦物候期人工观测数据为农业气象试验站2018、2019年农气业务冬小麦物候期观测数据，用于NDVI时间序列数据提取物候期结果误差分析。人工观测数据包括播种、出苗期、三叶期、分蘖期、越冬始期、返青期、起身期、拔节期、抽穗期、乳熟期和成熟期。

如图1所示，本发明的方法实施包括如下几个阶段。

第一阶段：在农业气象试验站试验田，安装两路光量子传感器架设于作物上方高度6m处，有效视场角分别置于垂直向上(无遮挡物)和垂直向下。装置加电，系统启动成功，外设初始化完成后，在每天08:00-17:00，每半小时通过本装置采集器的IO口模拟SDI-12协议时序，采集两个光量子传感器分别在红光和近红外波段的辐射值。

垂直向下光量子传感器采集得到的近红外的辐射值Down

垂直向下光量子传感器采集得到的红光的辐射值Down

进而得到当前时刻归一化植被指数NDVI：

当天的NDVI值即为不同时刻采集得到的归一化植被指数的平均值。

第二阶段：对连续测量的NDVI数据做预处理。

本实施例中主要采用邻域差值分析法和S-G滤波法，获取NDVI时序数据。作为其他实施方式，也可以采用其他类型的滤波算法。

领域差值法：将i与i+1连续两天观测的植被指数值按照冬小麦生长的时间顺序(从播种期到收获期)进行做差处理，两者差值大于等于0.1时，取二者较大值作为第i+1天的NDVI值，重复上述步骤，直至所有相邻差值均小于0.1时，处理停止。表达式为：

N

S-G滤波法：S-G滤波器由输入的滤波窗口宽度和多项式次数生成，通过对原始序列进行卷积计算来平滑数据。其表达式为：

式中Y

第三阶段：利用NDVI时序数据，计算冬小麦关键物候期。

冬小麦的物候期具体包括：出苗期、三叶期、分蘖期、越冬始期、返青期、起身期、拔节期、抽穗期、乳熟期和成熟期。

如图3为2019冬小麦全生育期NDVI时序数据分布图，从2018/10/1至2019/6/10日共250天数据，图中绿色虚线是跨年分界线，将全部时间序列分为2018年和2019年两部分，下面简称年前数据和年后数据。

对年前数据(左边)，将曲线上升阶段增幅10％的位置定为出苗期，曲线上升阶段增幅65％的位置定为分蘖期，曲线增长速率最大值点定为三叶期，曲线最大值点定为越冬始期，分别对应图2中虚线左侧四个圆点位置。

对年后数据(右边)，将曲线上升阶段增幅10％的位置定为返青期，曲线上升阶段增幅90％的位置定为拔节期，曲线下降阶段降幅90％的位置为乳熟期，曲线增长速率最大值点定为起身期，曲线最大值点定为抽穗期，曲线最小值点定为成熟期，分别对应图2中虚线右侧六个圆点位置。

其中，10％、65％、10％、90％、90％均为相应的阈值，该阈值应当根据实验情况进行标定。也就是说，不同的地域、作物种类，对应的阈值并不完全相同。

各个物候期与采用的方法、NDVI时序指标的对应关系如图2所示。

第四阶段：将获取的两路红光、近红外辐射原始值、计算出来的红光、近红外辐射反射率、归一化植被指数以及判别出的物候期按照固定数据格式存入文本，同时装置建立TCP和FTP两路客户端与中心站建立连接，将文本通过FTP推送至中心站，同时中心站可以通过TCP连接与装置双向交互以及对判别结果进行人工订正。

本实施例中可以在现场完成数据的自动采集、边缘计算(直接输出物候期，无需在中心站完成)、数据存储以及与中心站的双向交互，实现了对冬小麦物候期的远程、自动和长期连续测量。

第五阶段：NDVI时序计算的小麦关键物候期与人工观测结果对比，检验本方法的可行性。

如图4为2019年冬小麦NDVI观测与人工观测冬小麦物候期结果对比图，图中第一列为观测的10个关键物候期，第二列为本专利所述NDVI方法观测的物候期时间，第三列为人工观测物候期时间，第四列为两种观测方法的相对误差，最后一列为两种观测方法的平均误差。通过分析可以看出，2019年冬小麦出苗期、抽穗期误差较大，较人工观测日期误差分别为6天和8天，其它物候期绝对误差均小于4天，平均误差2.9天，满足物候期观测要求。

综上，给出了为了实施本发明方法的全部过程。实际上，本发明的方法关键在于上述第三阶段中根据NVDI计算物候期的步骤。本发明的方法利用了光量子传感器现场采集的设备(而不是遥感影像)，测量精度高；同时依据冬小麦物候期NDVI变化特点，以冬小麦跨年为界，将预处理后冬小麦全物候期NDVI时间序列数据分为两部分，使用不同的方式(如曲线速率、极值)来识别出冬小麦关键物候期，识别结果准确率、精度高，识别速度快；提高了测量效率且降低了人工劳动强度，弥补了以往测量方法的不足。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的相关技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和替换，这些改进和替换也应视为本发明的保护范围。