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申请/专利权人：长光卫星技术股份有限公司

摘要：本发明公开了一种基于遥感反演的农作物长势监测方法，包括：对待评价农作物进行卫星规划拍摄，得到遥感影像，并对遥感影像进行预处理，得到反射率曲线；基于PROSAIL模型，通过输入不同参数的不同值构建查找表，同时确定有效波长范围，以构建特征值匹配算法；利用特征值匹配算法对查找表与反射率曲线进行匹配，反演遥感影像的叶面积指数值和叶绿素浓度值；利用叶面积指数值和叶绿素浓度值，基于时间角度和空间角度，对待评价农作物的长势进行监测，并依据行业标准和地方标准对长势进行等级划分。该方法从时间和空间两个角度对农作物长势进行监测，解决了无法多角度、高可靠性的对农作物长势进行物理意义明确的监测问题。

主权项：1.一种基于遥感反演的农作物长势监测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，对待评价农作物进行卫星规划拍摄，得到遥感影像，并对所述遥感影像进行预处理，得到反射率曲线；步骤S2，基于PROSAIL模型，通过输入不同参数的不同值构建查找表，同时确定有效波长范围，以构建特征值匹配算法；步骤S3，利用所述特征值匹配算法对所述查找表与所述反射率曲线进行匹配，反演所述遥感影像的叶面积指数值和叶绿素浓度值；步骤S4，利用所述叶面积指数值和所述叶绿素浓度值，基于时间角度和空间角度，对所述待评价农作物的长势进行监测，并依据行业标准和地方标准对长势进行等级划分；所述步骤S3具体包括：步骤S301，在所述有效波长范围内，利用卫星的光谱响应函数对所述查找表进行归一化处理；步骤S302，分别对归一化后的查找表和每个像元的所述反射率曲线进行特征值计算，对得到的特征值进行匹配；所述步骤S302中具体匹配方法为：计算归一化后的查找表的特征值与每个像元的所述反射率曲线的特征值的差值绝对值之和，和最小的查找表所对应的叶面积指数和叶绿素浓度值即为该像元的植被参数值；所述步骤S4具体包括：步骤S401，利用相对长势监测法对所述待评价农作物进行时间角度监测，其中，所述相对长势监测法为：将某一时期所述待评价农作物的监测指标，同过往某一期或某一段时期均值进行差值、分级，从而对所述待评价农作物的长势进行评价；步骤S402，利用绝对长势监测法对所述待评价农作物进行空间角度监测，其中，所述绝对长势监测法为：将所述待评价农作物的监测指标依据预设标准进行分级，从而对所述待评价农作物的长势从空间分布上进行评价；所述步骤S401具体计算过程为：分别计算当前和过往农作物区域遥感影像的长势监测指标CCDL，其中，计算公式为：CCDL＝CCD×LAI式中，CCDL为单位土地面积叶绿素含量，CCD和LAI为基于PROSAIL模型反演得到的叶绿素浓度和叶面积指数；对当前农作物区域遥感影像的长势监测指标CCDL与过往农作物区域遥感影像的长势监测指标CCDL进行做差，根据差值进行等级划分；所述等级划分具体为：差值＞10，则长势较好；-10≤差值≤10，则长势正常；差值＜-10，则长势较差；所述步骤S402具体计算过程为：求解所述叶面积指数值和所述叶绿素浓度值的正态分布概率密度函数，依据所述正态分布概率密度函数确定区间μ-σ,μ+σ，μ为均值，σ为标准差，以所述区间μ-σ,μ+σ为正常标准，进行等级划分，当μ+σCCD，LAIμ-σ时，则所述待评价农作物的长势正常；当μ+σCCD，μ-σ≤LAI≤μ+σ时，则所述待评价农作物的长势较好；当μ+σCCD，μ+σLAI时，则所述待评价农作物的长势较好；当μ-σ≤CCD≤μ+σ，LAIμ-σ时，则所述待评价农作物的长势较差；当μ-σ≤CCD≤μ+σ，μ-σ≤LAI≤μ+σ时，则所述待评价农作物的长势正常；当μ-σ≤CCD≤μ+σ，μ+σLAI时，则所述待评价农作物的长势较好；当CCDμ-σ，LAIμ-σ时，则所述待评价农作物的长势较差；当CCDμ-σ，μ-σ≤LAI≤μ+σ时，则所述待评价农作物的长势较差；当CCDμ-σ，μ+σLAI时，则所述待评价农作物的长势正常。

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