农田种植状态的遥感监测方法和系统技术方案
【技术实现步骤摘要】
农田种植状态的遥感监测方法和系统
本专利技术涉及遥感
，具体地说，涉及一种农田种植状态的遥感监测方法和系统。
技术介绍
在农作物生长季内，掌握农田种植状态的动态变化信息意义重大。首先，农田种植状态的动态变化信息能够反映出不同作物的轮作模式以及不同时期农田得到有效利用的比例与强度等信息。连续多年的高强度耕作会导致农田土壤养分、土壤有机质等的含量逐渐下降。另外，在作物收获之后秸秆还田量较少的情况下，农田土壤肥力和产出也会不断下降。因而不同作物的轮流种植，甚至于适时适度的休耕对保持土壤肥力，提高作物单产十分必要。及时、客观、准确的农田种植状态信息，可以科学地指导农业生产。其次，作物种植面积是农业生产中一项必要的管理信息，对作物种植面积估算的准确性对农业生产有着重要意义。目前，通常依赖农作物精细分类的方法来估算作物种植面积。但是，这种方法不足以解决作物种植面积中存在的问题，且众多农作物精细分类方法往往仅适用于对小范围或者农田田块较大的区域作物分类，尤其是在当前生长季尚未结束时，由于缺少全生长季的数据，从而使得作物类型的精细识别是一个短期内无法解决的难题。再有，除了作...
【技术保护点】
一种农田种植状态的遥感监测方法，其中，包括：获取遥感数据，经过预处理后得到像元的植被指数曲线数据，所述植被指数曲线数据包括由多个特定时期顺序组成的时间序列和与所述特定时期对应的植被指数值；提取像元植被指数曲线的极值点，所述极值点包括极大值点和极小值点；和逐像元、逐时期比较植被指数值与预设的植被指数阈值，根据所述时期的植被指数值与植被指数阈值的比较结果确定所述像元、所述时期的农田种植状态。
【技术特征摘要】
1.一种农田种植状态的遥感监测方法，其中，包括：获取遥感数据，经过预处理后得到像元的植被指数曲线数据，所述植被指数曲线数据包括由多个特定时期顺序组成的时间序列和与所述特定时期对应的植被指数值；提取像元植被指数曲线的极值点，所述极值点包括极大值点和极小值点；和逐像元、逐时期比较植被指数值与预设的植被指数阈值，根据所述时期的植被指数值与植被指数阈值的比较结果确定所述像元、所述时期的农田种植状态。2.如权利要求1所述的农田种植状态的遥感监测方法，其中，所述植被指数阈值包括休耕农田阈值和种植作物农田阈值，在所述时期的植被指数值大于或等于所述种植作物农田阈值时，确定所述时期的农田种植状态为有作物种植；在所述时期的植被指数值小于所述休耕农田阈值时，确定所述时期的农田种植状态为休耕；在所述时期的植被指数值小于所述种植作物农田阈值且大于或等于休耕农田阈值时，根据所述时期的植被指数数据的变化趋势，参考所述植被指数极大值与所述种植作物农田阈值的比较结果，确定所述时期的农田种植状态。3.如权利要求2所述的农田种植状态的遥感监测方法，其中，参考所述植被指数极大值与所述种植作物农田阈值的比较结果，确定所述时期的农田种植状态具体包括：判断所述时期的植被指数数据的变化趋势，如果所述时期的植被指数数据变化趋势为增大，获取所述时期之后最邻近的极大值；如果所述时期的植被指数数据变化趋势为减小，获取所述时期之前最邻近的极大值；比较所述像元植被指数极大值与所述种植作物农田阈值的大小；如果所述植被指数极大值大于或等于所述种植作物农田阈值，确定所述时期的农田种植状态为有作物种植；如果所述植被指数极大值小于种植作物农田阈值，确定所述时期的农田种植状态为休耕；如果所述时期的植被指数数据变化趋势不变，确定所述时期的植被指数值为极大值或极小值，当所述时期的植被指数值为极大值时，确定所述时期的农田种植状态为休耕；当所述时期的植被指数值为极小值时，在所述极小值所在时期之前和所在时期之后分别获取与其最相邻的极大值，分别对比前、后相邻的极大值与所述种植作物农田阈值的大小，如果前、后极大值中至少一个大于或等于所述种植作物农田阈值，确定所述时期的农田种植状态为有作物种植，如果所述前、后极大值均小于所述种植作物农田阈值，确定所述时期的农田种植状态为休耕。4.如权利要求3所述的农田种植状态的遥感监测方法，其中，通过以下步骤判断所述时期的植被指数数据的变化趋势：...
【专利技术属性】
技术研发人员：张淼，吴炳方，曾红伟，张鑫，李名勇，郑阳，
申请(专利权)人：中国科学院遥感与数字地球研究所，
类型：发明
国别省市：北京,11
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