【摘 要】
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在大范围内快速、准确地预估作物产量,对作物管理、粮食安全、粮食贸易和决策有重要意义.遥感为大规模作物估产提供了便利,大多数研究者结合深度学习和遥感影像取得了较好的结果.然而,农作物生长状态随时间变化,其产量具有非线性时空特征,单一的深度学习方法无法充分利用影像信息.因此,该研究提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)和门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)混合神经网络估产模型(CNN-GRU),利用CNN从多光谱遥感影像中提
【机 构】
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郑州大学地球科学与技术学院,郑州 450001;郑州大学信息工程学院,郑州 450001;中国气象科学研究院郑州大学生态气象联合实验室,郑州 450001
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在大范围内快速、准确地预估作物产量,对作物管理、粮食安全、粮食贸易和决策有重要意义.遥感为大规模作物估产提供了便利,大多数研究者结合深度学习和遥感影像取得了较好的结果.然而,农作物生长状态随时间变化,其产量具有非线性时空特征,单一的深度学习方法无法充分利用影像信息.因此,该研究提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)和门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)混合神经网络估产模型(CNN-GRU),利用CNN从多光谱遥感影像中提取丰富的空间-光谱特征,在此基础上,结合GRU从多时相遥感影像中自适应学习冬小麦生育期各阶段之间的时间依赖,从多尺度融合冬小麦的生长特征并对其产量进行回归预测.该研究以全国冬小麦主产区为研究区,选取2001—2018年MODIS影像和冬小麦产量数据,构建了冬小麦估产数据集,并验证了CNN-GRU估产模型的性能.结果表明:1)以2016—2018年估产样本作为测试集,CNN-GRU估产模型的均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)年平均值为818.3 kg/hm2,相较于CNN、GRU、支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)、随机森林(Random Forest,RF)和决策树(Decision Tree,DT)模型分别降低了20.13％、18.81％、29.51％、34.84％和36.57％;2)将冬小麦整个生育期划分为6个时间窗,CNN-GRU估产模型在灌浆-成熟期时精度最高,RMSE为817 kg/hm2,而抽穗-开花期的RMSE为823 kg/hm2,相较于灌浆-成熟期低0.7％.因此,该估产模型有能力提前2个月预测全国冬小麦主产区产量.
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