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申请/专利权人：中国农业大学

摘要：一种基于无人机和卫星影像的大尺度农田生物量监测方法，属于农业监管技术领域。本发明的目的是为了解决现有基于卫星遥感数据生物量估算模型的精度受限于卫星数据与地面测量的空间尺度不匹配，提供了一种以无人机数据作为中间桥梁结合提出的SS‑GMI抽样方法实现基于卫星遥感数据的生物量估算精确建模方法。该方法是一个通用的方法，适用于基于卫星数据估算作物生物量的建模；而且，通过结合提出的适用于农田地理空间的SS‑GMI抽样方法，在充分利用无人机和卫星影像数据的同时能够获得更具代表性和独立性的样本点集，为地理空间数据的分析和建模提供了更可靠的基础，进一步提高了作物生物量估算的精度和可靠性。

主权项：1.一种基于无人机和卫星影像的大尺度农田生物量监测方法，其特征在于：所述方法为：步骤一：采用无人机在多个时间点分别采集多个作物试验区的数码和多光谱影像，并进行预处理；步骤二：采集覆盖步骤一中多次无人机调查区域的卫星影像数据，并进行预处理；步骤三：对所有试验区的甜菜品种进行地上部干重和株高的测量；步骤四：根据气象数据计算各试验区生长度日和相对生长度日；步骤五：基于无人机预处理结果确定所有试验区甜菜共同的物候区并估算甜菜株高，并采用实测株高验证估算精度；步骤六：使用其中一个试验区筛选出较优的变量和模型后，结合物候期和热指数，并评估模型应用到不同试验区的表现；步骤七：田间采样数据匹配无人机和卫星数据的生物量估算：采集无人机数据并基于异速生长关系构建生物量估算模型，之后进行基于无人机数据的地上部生物量制图；为了匹配卫星影像的尺度，需要对基于无人机数据的生物量图进行均值下采样，以匹配PlanetScope和Sentinel-2A的3m和10m分辨率；然后对下采样后的无人机生物量图进行抽样具体方法见下步骤八以构建样本集用于构建基于卫星数据的生物量估算模型，记录采样点的经纬度坐标以及生物量值；由于在现有的卫星数据分辨率下，无法准确估算高度在1米内的作物株高，因此使用卫星的光谱数据作为变量来构建基于卫星影像的生物量估算模型；匹配样本点位置对应的卫星各波段反射率值以及采样点的地上部生物量值作为训练集构建模型；步骤八：结合系统抽样和全局莫兰指数以及最优抽样策略的SS-GMI抽样方法，具体流程为：设定初始步长s，并从图像大小为m，n的图像的起点0，0开始进行取点，形成点集X； 其中，s为初始步长，i和j分别为在图像大小为m，n的图像的横向和纵向的点个数；点集X的个数N为： 得到点集X后计算其全局莫兰指数： 其中，N为点集的个数，x表示点的值，表示点数值的平均值，Wij是空间权重矩阵；在计算权重矩阵时WijEq.7，采用了K近邻权重KNN方法，权重矩阵的表达式如下：

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