【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及遥感监测技术,更具体地,涉及基于光谱和纹理特征的地膜覆盖农田遥感监测方法。
技术介绍
地膜覆盖栽培能够明显改善农田温、光、水、气、肥等生境条件,提高土壤墒情,促进作物生长发育,缩短生育期、避免后期病虫害和干、热、风等自然灾害,大幅提高作物产量,并能够提前上市,提高经济收入,是干旱半干旱地区,低温缺水地区、气温降水变化幅度和区域差异较大地区的关键栽培技术之一。但是,农作物收割后,农田内残留的地膜会造成如下不良影响:造成环境污染(田间白色污染);土壤通透性、水分和养分输导、土壤肥力降低;隔肥隔水、影响肥效;作物根系发育、产量下降;改变地气间能量平衡:温室气体排放;区域蒸散发。这些不良影响有待于减少或消除,则依赖于对地膜数据的采集、分析。但是,当前我国地膜覆盖农田的空间分布格局、分布面积及其变化特征尚不清楚。因此,就无法为地膜生产、使用以及残膜回收治理等的科学规划管理提供依据,也不能为减轻地膜覆盖技术带来的负面影响以及寻找解决问题的有效途径等提供参考依据。更无法为其他研究(作物物候变迁、地表温湿度、蒸散发等)提供基础数据。因此,当前需要方法来对地膜覆盖农田进行监测。
技术实现思路
针对
技术介绍
中的问题,本专利技术提出一种基于光谱和纹理特征的地膜覆盖农田遥感监测方法,包括:一种基于光谱和纹理特征的地膜覆盖农田遥感监测方法,其特征在于,包括:步骤S1,对遥感 ...
【技术保护点】
一种基于光谱和纹理特征的地膜覆盖农田遥感监测方法,其特征在于,包括:步骤S1,对遥感影像进行预处理,包括:1)辐射校正;2)大气校正;和3)对影像进行镶嵌、裁剪处理以获取研究区影像;步骤S2,建立地膜覆盖农田遥感监测分类体系,以区分地膜覆盖农田和其他地物;步骤S3,通过目视解译与所述研究区影像相同时相的Google Earth影像,采集所述分类体系中不同地物类型的不规则多边形样本,然后再通过目视解译所述研究区影像,在不规则多边形内重新勾画预定尺寸像元的有规则多边形样本,其中所述有规则多边形样本的尺寸比所述不规则多边形样本小;步骤S4,利用所述有规则多边形样本,对不同地物在所述研究区影像的可分离性进行分析,以选择可分离的波段,并以所选择的波段的反射率作为光谱特征;步骤S5,基于遥感影像的多波段数据,利用灰度共生矩阵法提取多种纹理特征,分别在四个方向、三个步长上提取纹理特征;步骤S6,对步骤S5中提取的纹理特征参数进行降维处理,并根据特征重要性选择纹理特征;步骤S7,以步骤S4中确定的光谱特征和步骤S6中选择的纹理特征为分类特征参数集,所述光谱特征分别与四个方向纹理相结合,构建输入特征集; ...
【技术特征摘要】
1.一种基于光谱和纹理特征的地膜覆盖农田遥感监测方法,其特征在于,
包括:
步骤S1,对遥感影像进行预处理,包括:
1)辐射校正;2)大气校正;和3)对影像进行镶嵌、裁剪处理以获
取研究区影像;
步骤S2,建立地膜覆盖农田遥感监测分类体系,以区分地膜覆盖农田和
其他地物;
步骤S3,通过目视解译与所述研究区影像相同时相的GoogleEarth影像,
采集所述分类体系中不同地物类型的不规则多边形样本,然后再通过目视解译
所述研究区影像,在不规则多边形内重新勾画预定尺寸像元的有规则多边形样
本,其中所述有规则多边形样本的尺寸比所述不规则多边形样本小;
步骤S4,利用所述有规则多边形样本,对不同地物在所述研究区影像的
可分离性进行分析,以选择可分离的波段,并以所选择的波段的反射率作为光
谱特征;
步骤S5,基于遥感影像的多波段数据,利用灰度共生矩阵法提取多种纹
理特征,分别在四个方向、三个步长上提取纹理特征;
步骤S6,对步骤S5中提取的纹理特征参数进行降维处理,并根据特征重
要性选择纹理特征;
步骤S7,以步骤S4中确定的光谱特征和步骤S6中选择的纹理特征为分
类特征参数集,所述光谱特征分别与四个方向纹理相结合,构建输入特征集;
步骤S8,基于S3中的所述不规则多边形样本及步骤S7中构建的输入特
征,用分类器对步骤S2中的分类体系进行地物分类。
2.根据权利要求1所述的基于光谱和纹理特征的地膜覆盖农田遥感监测
方法,其特征在于,步骤S1中,所述遥感影像的选择,是根据地膜与其他地
物的光谱特征,选择合适与地膜覆盖农田监测的遥感数据;选择研究区的地膜
覆盖农田的最佳监测时相的Landsat8OLI遥感影像数据,所述最佳监测时相
指的是作...
【专利技术属性】
技术研发人员:陈仲新,哈斯图亚,王利民,李贺,
申请(专利权)人:中国农业科学院农业资源与农业区划研究所,
类型:发明
国别省市:北京;11
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