【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及农业遥感
,尤其涉及一种冬小麦空间分布信息的遥感提取方法。
技术介绍
遥感影像数据因具有覆盖面积大、现势性强等优势,已被广泛应用于农作物空间分布信息的提取工作。目前,基于遥感影像的作物识别方法可分为单期影像源方法和时间序列影像源方法。单期影像源方法是基于最佳时期的单期或少数几期影像,利用待识别作物与背景地物的光谱差异来实现作物空间分布信息的提取。此类方法的效率高、操作性强,但也存在明显不足。一方面,此类方法多采用中高空间分辨率遥感数据,然而,此类数据的卫星重访周期一般较长,且受云雨天气的影响,往往难以提供最佳时期的影像数据;另一方面,在某几个时相内,此类方法很难区分光谱相似的地物类型。因此,此类方法的应用通常要受到遥感数据源的限制。时间序列影像源方法是基于植被指数时间序列数据,利用作物的物候变化规律特征以实现作物空间分布信息的提取。不同作物类型的物候特征具有独特性,对不同地物类型具有可区分性,能够进一步提高作物的识别精度。植被指数时序数据由于能够充分反映不同作物的物候节律信息,从而使基于植被指数时序数据的作物空间信息提取方法得到了不断发展,并逐渐成为目前最为主流的技术方法之一。传统的基于时间序列的作物识别方法多利用作物在几个关键生长节点上的影像特征及其与其它节点上影像特征之间的逻辑关系来构建作物识别模型。
然而,受时序数据噪声的影响,某些待识别作物像元的时序曲线在关键节点上的影像特征易发生突变,甚至与其他节点上影像特征之间的逻辑关系也发生了改变,致使传统方法的作物识别精度较低。因此,传统的基于时序数据的作物识别方法往往 ...
【技术保护点】
一种冬小麦识别方法,其特征在于包括如下步骤:A、分类类别设定,根据各地物类型与冬小麦的混分状况,设定区域范围内的分类类别;B、各地物类型训练样本选取,针对设定的分类类别,基于植被指数时序数据或符合应用需求的其它数据,利用目视解译的方法,遵循基本的采样原则,分别采集各地物类型的训练样本;C、样本时序曲线提取,基于植被指数时序数据,利用采集的训练样本,提取各地物类型对应的样本时序曲线;D、冬小麦识别特征选择及参量化,结合区域的物候历数据,根据提取的样本时序曲线,确定冬小麦的识别特征,并对其进行参量化;E、最佳特征阈值确定,首先基于训练样本,对参量化后各地物类型的识别特征分别进行频数统计,然后根据统计结果,将冬小麦与其它各地物类型区分程度最高处所对应的特征取值范围作为相应识别特征的最佳阈值选择区间,最后在确定的区间范围内利用等步长逐步搜索的方式,选定冬小麦识别精度最高时各识别特征所对应的取值作为其各自的最佳阈值。F、冬小麦识别模型构建,根据参量化后的冬小麦识别特征及其对应的最佳特征阈值,构建冬小麦识别模型;G、冬小麦空间分布信息提取,基于植被指数时序数据,利用构建的冬小麦识别模型,提取出区域 ...
【技术特征摘要】
1.一种冬小麦识别方法,其特征在于包括如下步骤:A、分类类别设定,根据各地物类型与冬小麦的混分状况,设定区域范围内的分类类别;B、各地物类型训练样本选取,针对设定的分类类别,基于植被指数时序数据或符合应用需求的其它数据,利用目视解译的方法,遵循基本的采样原则,分别采集各地物类型的训练样本;C、样本时序曲线提取,基于植被指数时序数据,利用采集的训练样本,提取各地物类型对应的样本时序曲线;D、冬小麦识别特征选择及参量化,结合区域的物候历数据,根据提取的样本时序曲线,确定冬小麦的识别特征,并对其进行参量化;E、最佳特征阈值确定,首先基于训练样本,对参量化后各地物类型的识别特征分别进行频数统计,然后根据统计结果,将冬小麦与其它各地物类型区分程度最高处所对应的特征取值范围作为相应识别特征的最佳阈值选择区间,最后在确定的区间范围内利用等步长逐步搜索的方式,选定冬小麦识别精度最高时各识别特征所对应的取值作为其各自的最佳阈值。F、冬小麦识别模型构建,根据参量化后的冬小麦识别特征及其对应的最佳特征阈值,构建冬小麦识别模型;G、冬小麦空间分布信息提取,基于植被指数时序数据,利用构建的冬小麦识别模型,提取出区域范围内冬小麦的空间分布信息。2.如权利要求1步骤D中所说的冬小麦识别特征选择及参量化,其特征在于将冬小麦分蘖期内的生长状态、冬小麦出苗期-三叶期和开花期-乳熟期内各自的总体生长趋势作为冬小麦的识别特征,并分别将其参量化为冬小麦分蘖期内植被指数的平均值、冬小麦出苗期-三叶期和开花期-乳熟期内各自植被指
\t数的线性拟合斜率。3.如权利要求1步骤F中所说的冬小麦识别模型构建,其特征在于将以下3个数学公式得到的结果求交集之后的空间分布区即为识别的冬小麦分布范围。3个数学公式分别为: m e a n ( VI ...
【专利技术属性】
技术研发人员:朱文泉,姜涛,唐珂,詹培,
申请(专利权)人:北京师范大学,
类型:发明
国别省市:北京;11
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