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申请/专利权人：吉林高分遥感应用研究院有限公司

摘要：本发明涉及作物估产领域，尤其涉及一种基于无人机装置与遥感辐射传输模型的玉米产量估算方法，包括S1.利用无人机装置对玉米种植区进行图像采集，构建玉米空间三维模型，并从中提取玉米冠层结构参数；S2.PROSAIL辐射传输模型根据玉米冠层结构参数以及无人机装置采集的玉米光谱数据和土壤光谱数据反演得到玉米内部含量指标，并利用人工神经网络对其进行训练；S3.基于玉米种植区历年的产量数据结合玉米内部含量指标构建产量预测向量数据库；S4.基于产量预测向量数据库对待预测的玉米种植区的产量进行预测。本发明能够降低对于数据集数据量要求，并且参数设置较少，精度以及运行效率都比较高，适用高精度和高分辨率产量评估。

主权项：1.一种基于无人机装置与遥感辐射传输模型的玉米产量估算方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：利用无人机装置对玉米种植区进行图像采集获得玉米图像数据集，基于玉米图像数据集构建玉米空间三维模型，并从玉米空间三维模型中提取玉米冠层结构参数；其中，玉米冠层结构参数包括叶面积指数和叶倾角；提取叶倾角的方式如下：在玉米空间三维模型中绘制某一叶片的叶片选点、叶片与杆径交叉点以及杆径选点，计算该叶片的空间三维角度信息，通过计算不同叶片的空间三维角度信息取平均值获得叶倾角信息；提取叶面积指数的方式如下：对于玉米空间三维模型中的地表平面进行二维网格划分，对叶片进行网格投影，统计网格汇总垂直方向上各个网格内的叶片总面积，作为LAI数值；构建玉米空间三维模型的具体步骤如下：S11：通过反投影法计算玉米图像中的某一像素在相机坐标系下的三维数据，计算公式如下： ；其中，i为玉米图像中的某一像素的位置[u,v]，Ri为该像素对应的空间位置，K为相机内参矩阵，T为矩阵转置；S12：结合多点透视成像法与最小化误差法对不同玉米图像中的相机位置姿势进行求解，得到相机旋转矩阵R和位移矢量t，计算公式如下： 其中，和分别为两张玉米图像中对应的特征点集合；N为特征点数量；S13：利用求解出的相机位置将相机坐标系下的像素转化到世界坐标系下，得到三维数据，转换公式如下： ；其中，为某一像素在相机坐标系下的坐标，为该像素在世界坐标系下的坐标；S14：结合基于三维数据构建出玉米空间三维模型；S2：利用PROSAIL辐射传输模型根据玉米冠层结构参数以及无人机装置采集的玉米光谱数据和土壤光谱数据反演得到玉米内部含量指标，并利用人工神经网络对玉米内部含量指标进行训练；其中，玉米内部含量指标包括玉米的叶绿素含量、氮含量和干物质含量；利用人工神经网络ANN对于空间参数数据集进行训练，输入为光谱数据，输出结果为PROSAIL辐射传输模型的输入参数，对PROSAIL辐射传输模型的输入参数进行调优，采用贝叶斯优化算法进行，ANN算法的损失函数定义为平均绝对百分比误差MAPE指标来进行评价，其公式如下： 其中，Refi为单位面积实测产量数据，Predi为单位面积预测产量数据，n为玉米图像数据集的测样点数量；S3：基于玉米种植区历年的产量数据结合玉米内部含量指标构建产量预测向量数据库；S4：基于产量预测向量数据库对待预测的玉米种植区的产量进行预测。

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