DB1301-T 415-2022 冬小麦单产遥感预测技术规程

ICS65.020.01CCSICS65.020.01CCSB20石 家 庄 市 地 方 标 准DB1301/T415—2022冬小麦单产遥感预测技术规程Technicalregulationofpredictingperunitareayieldofwinterwheatbyremotesensing20222022032520220424石家庄市市场监督管理局发布目 次前言 II范围 1规范性引用文件 1术语和定义 1基本要求 1数据要求 1软硬件要求 2预测流程 2预测思路 2遥感影像预处理 2计算归一化植被指数 2提取冬小麦种植分布 2计算累积有效积温 2建立单产预测模型 3单产专题图制作 3预测报告 3附录A（规范性）冬小麦单产遥感预测技术流程 5参考文献 7图A.1冬小麦单产遥感预测技术流程图 5图A.2冬小麦单产遥感预测程序流程图 6前 言本文件按照GB/T1.1—2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起草。本文件由石家庄市农业农村局提出。本文件起草单位：河北省耕地质量监测保护中心、北京市农林科学院信息技术研究中心。本文件主要起草人：顾晓鹤、蔡淑红、董静、龙慧灵、李旭光、潘瑜春、郜允兵、周艳兵、齐琨、王淼、刘晓丽、王玉秀、刘萌萌、王亚玲、宋小颖、单芳、孙淑敏。冬小麦单产遥感预测技术规程范围种植分布提取、单产遥感预测模型建立、单产预测等工作流程。本文件适用于石家庄市辖8区13县(市)的种植的冬小麦单产遥感预测。规范性引用文件（包括所有的修改单适用于本文件。GB/T15968 遥感影像平面图制作规范术语和定义本文件没有需要界定的术语和定义。4基本要求4基本要求数据要求卫星遥感影像多光谱卫星影像卫星影像具备蓝光波段450nm～475nm、绿光波段495nm～570nm、红光波段640nm～760nm、近红外波段810nm～870nm，空间分辨率30m以内，时相为每年的冬小麦起身期、拔节期和开花期。影像质量影像农用地块上无云，传感器条带噪声为0，影像噪点小于1%，波段无缺失，边缘无畸变，空间位置准确，几何校正精度达到0.5个像元以内，地物特征清晰。基础地理数据国家1:100000万行政边界数据，国家1:100000耕地分布数据。气象数据自播期起至遥感成像日期之间的累积有效积温。历史单产样本数据块面积大于20范围内，且包括高产、中产、低产各种水平；每个县样本数量大于20软硬件要求软件要求：具备卫星遥感影像处理的基础功能，包括大气校正、几何纠正、影像解译、波段运算、统计分析等功能，如ENVI、ERDAS、ArcGIS等。硬件要求：CPU2.9GHz以上，内存8G以上，硬盘500G以上。5预测流程预测思路产遥感预测与制图，预测技术流程应符合附录A的规定。遥感影像预处理5.2.1大气校正根据传感器参数对遥感影像进行辐射定标和大气校正，获得影像所有波段的地表反射率数据。根据传感器参数对遥感影像进行辐射定标和大气校正，获得影像所有波段的地表反射率数据。几何校正对影像进行几何校正，校正后的卫星影像平地、丘陵地的平面坐标误差不应大于0.5个像元。裁剪拼接按照监测区范围、行政区划图对处理好的影像进行剪裁和拼接。计算归一化植被指数为[-1,1]，得到𝑁𝐷𝑉𝐼空间分布图，见公式（1）。＝𝑅𝑛𝑖𝑟−𝑅𝑟𝑒𝑑······································································(1)𝑅𝑛𝑖𝑟+𝑅𝑟𝑒𝑑式中：𝑅𝑛𝑖𝑟——近红外波段地表反射率；𝑅𝑟𝑒𝑑——红光波段地表反射率。提取冬小麦种植分布NDVI𝑁𝐷𝑉𝐼=0.05阈值，当𝑁𝐷𝑉𝐼＞0.05时提取为冬小麦，当𝑁𝐷𝑉𝐼≤0.05时识别为非小麦。计算累积有效积温（GrowingDegree公式（2）。2𝐺𝐷𝐷𝑖=𝑇𝑚𝑎𝑥+𝑇𝑚𝑖𝑛−𝑇𝑏··································································(2)2式中：𝑖——（℃；𝑚𝑎𝑥——为一天中最高气温（℃；𝑚𝑖𝑛——为一天中最低气温（℃；——为冬小麦生长的基点气温，一般为0℃。𝑖=1分别计算本年度和历史参考年份的自播期起至遥感成像日期之间的累积有效积温（CumulativegrowingDegreeDays，𝐶𝐺𝐷𝐷），见公式（3）。𝑖=1式中：

=

𝐺𝐷𝐷𝑖······································································(3)n——为播期至遥感成像时间的天数。建立单产预测模型采用年际间的有效积温差异来调整NDVI，消除年际间播期和遥感成像时间的差异。结合5.5得到的本年度和历史年份的累积有效积温，对本年度现势𝑁𝐷𝑉𝐼图进行调整计算，见公式（4）。𝐶=𝐶𝐺𝐷𝐷ℎ×(4)𝐶𝐺𝐷𝐷𝑛式中：𝑁𝐷𝑉𝐼𝑎——为采用有效积温调整过的冬小麦地块𝑁𝐷𝑉𝐼值；𝐶𝐺𝐷𝐷ℎ——为历史参考年份的冬小麦生长期内的累积有效积温；𝐶𝐺𝐷𝐷𝑛——为本年度的冬小麦生长期内的累积有效积温；𝑁𝐷𝑉𝐼𝑛——为从遥感影像上提取的本年度冬小麦地块𝑁𝐷𝑉𝐼值。𝑁𝐷𝑉𝐼和历史年份的同期𝑁𝐷𝑉𝐼麦单产遥感预测模型，见公式（5）。𝑁=×𝑁𝐷𝑉𝐼𝑎 (5)𝑁𝐷𝑉𝐼ℎ式中：𝑌𝑖𝑒𝑙𝑑𝑛——为本年度冬小麦地块的单产，kg/hm2；𝑌𝑖𝑒𝑙𝑑ℎ——为历史参考年份的冬小麦地块的单产，kg/hm2；𝑁𝐷𝑉𝐼ℎ——为历史参考年份从遥感影像上提取的冬小麦地块的𝑁𝐷𝑉𝐼值。单产专题图制作在遥感软件中，将调整后的现势𝑁𝐷𝑉𝐼、历史𝑁𝐷𝑉𝐼、历史单产数据代入公式（5），得到本年度单产预测结果，利用冬小麦种植分布图裁剪出本年度冬小麦单产空间分布图，并按照GB/T15968制图。6预测报告冬小麦单产遥感预测结果经过专家会商形成预测报告，报告应包含如下内容：——报告题目：XX县（市、区）冬小麦单产遥感预测；——报告正文：包括具体使用数据、技术流程、具体步骤、预测结果和格局分析；——附表：XX县（市、区）分乡镇冬小麦单产遥感预测统计结果；——附图：XX县（市、区）冬小麦单产遥感预测空间分布图。附录A（规范性）冬小麦单产遥感预测技术流程冬小麦单产遥感预测的技术流程本年度现势卫星影像本年度与历史年份气象本年度现势卫星影像本年度与历史年份气象数据计算NVDI统计有效积温冬小麦空间分布计算累积有效积温历史单产数据调查NVDI历史NVDI冬小麦单产遥感预测模型本年度冬小麦单产空间分布图历史同期卫星影像历史同期卫星影像图A.1冬小麦单产遥感预测技术流程图图A.1冬小麦单产遥感预测技术流程图A.2冬小麦单产遥感预测工作程序流程冬小麦单产遥感预测的工作程序流程见图A.2。5.7单产专题图制作结束5.7单产专题图制作结束开始开始5.2遥感影像预处理5.3计算归一化植被指数5.4提取冬小麦种植分布5.5计算累计有效积温5.6建立单产预测模型5.3计算归一化植被指数5.4提取冬小麦种植分布5.5计算累计有效积温5.6建立单产预测模型图A.2图A.2参 考 文献GB/T14950—2009 摄影测量与遥感术语GB/T20257(所有部分)国家基本比例尺地图图式DZ/T0143—1994卫星遥感图像产品质量控制规范NY/T205—1992 华北地区冬小麦公顷产量6000kg(亩产400kg)栽培技术规程QX/T460—2018 卫星遥感产品图布局规范QX/T474—2019 卫星遥感监测技术导则水稻长势DB13/T1217—2010 强筋冬小麦调优栽培技术规程DB23/T019—2008 小麦生产技术规程DB23/T1028—2006 农业信息体