一种基于高分一号卫星图像的苗情探测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于高分一号卫星图像的苗情探测方法及系统，该方法包括：获取目标检测区域内作物在出苗期的高分一号多光谱影像；预处理高分一号多光谱影像；根据预处理后的高分一号多光谱影像，计算每个地块的归一化差分植被指数的均值及均方差；确定地块作物苗情约束条件；地块作物苗情约束条件包括归一化差分植被指数的均值的极小值、归一化差分植被指数的均方差的极大值、百分之十的归一化差分植被指数值；根据地块作物苗情约束条件、归一化差分植被指数的均值及均方差，确定每个地块的作物苗情信息。因此，采用本发明专利技术提供的方法或系统能够快速的获取某一地块的出苗综合情况，不需要研究区域历史苗情作为先验知识，省时省力。

【技术实现步骤摘要】
一种基于高分一号卫星图像的苗情探测方法及系统
本专利技术涉及能源计量
，特别涉及一种基于高分一号卫星图像的苗情探测方法及系统。
技术介绍
出苗期为作物生长期内的初始物候期，是作物生长的关键物候期之一。作物的苗情信息指出苗期作物长势的空间分布状况或随时间变化的规律，其中，出苗期作物长势指作物生长是否茁壮和整齐。出苗期的生长发育直接影响到作物的生物产量、经济产量、营养品质及其安全性。茁壮的作物个体构成的整齐的群体才是出苗情况良好的作物区。及时、准确地判断作物苗情信息为作物产量估算提供先验知识和估算参量。遥感技术具有快速、高效地收集地表信息的能力，为及时有效地大范围监测作物出苗情况提供了可能。早期，碍于遥感数据分辨率的限制，难以利用农田地块差异对作物的生理生长加以反演。随着高分一号等卫星的成功发射与数据发布，高分辨率的遥感影像在农业上已得到广泛的应用。在高分辨率遥感影像提取作物苗情信息的基础上，对未出苗或苗情较差的田块，通过补苗、施肥等方式实现农田有效利用，避免不必要的经济损失，实现合理投入下的最优经济效益。归一化差分植被指数(NormalizedDifferenceVegetationIndex，NDVI)是基于红波段和近红波段反射特征的一种植被指数，能够反映不同甚至同类作物的光谱差异，描述农作物生长状况及变化过程。NDVI既与株高、叶的数量与颜色等个体长势参数有关，也与植被覆盖度、叶面积指数等群体长势参数有关。现有的苗情信息提取方法主要是将特定时期的NDVI数据与上年或多年平均值对比，得到同一地区作物的相对长势。该方法需要研究区域历史苗情作为先验知识，费时费工，时效性差，且不能体现某一地块的出苗综合情况。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于高分一号卫星图像的苗情探测方法及系统，该方法及系统能够快速地获取某一地块的出苗综合情况，且不需要研究区域历史苗情作为先验知识，省时省力。为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：一种基于高分一号卫星图像的苗情探测方法，所述苗情探测方法包括：获取目标检测区域内作物在出苗期的高分一号多光谱影像；所述目标检测区域包括多个地块；预处理所述高分一号多光谱影像；根据预处理后的高分一号多光谱影像，计算每个所述地块的归一化差分植被指数的均值以及均方差；确定地块作物苗情约束条件；根据所述地块作物苗情约束条件、所述归一化差分植被指数的均值以及均方差，确定每个所述地块的作物苗情信息。可选的，所述获取目标检测区域内作物在出苗期的高分一号多光谱影像，具体包括：获取目标检测区域内作物在出苗期的两景高分一号多光谱影像。可选的，所述预处理所述高分一号多光谱影像，具体包括：分别对两景所述高分一号多光谱影像中的数据进行辐射定标、大气校正及正射校正的预处理操作；利用PMS传感器携带的2m全色波段分别对两景预处理操作后的高分一号多光谱影像进行图像融合，生成空间分辨率为2m的多光谱图像。可选的，所述根据预处理后的高分一号多光谱影像，计算每个所述地块的归一化差分植被指数的均值以及均方差，具体包括：根据以下公式计算预处理后的高分一号多光谱影像的归一化差分植被指数；所述公式为：NDVI＝(ρNIR-ρR)/(ρNIR+ρR)；其中，NDVI为归一化差分植被指数；ρNIR，ρR分别为近红外波段和红光波段的反射率；利用Arcgis10.2软件中分区统计功能，以目标检测区域内的地块边界数据为分区数据，以归一化差分植被指数的均值和均方差为统计字段，以任一地块的归一化差分植被指数值为基础，统计不同地块的归一化差分植被指数的均值以及均方差。可选的，所述地块作物苗情约束条件包括：均值阈值、均方差阈值以及分位阈值；所述均值阈值为归一化差分植被指数的均值的极小值；所述均方差阈值为归一化差分植被指数的均方差的极大值；所述分位阈值为归一化差分植被指数的百分之十。可选的，所述根据所述地块作物苗情约束条件、所述归一化差分植被指数的均值以及均方差，确定每个所述地块的作物苗情信息，具体包括：当所述归一化差分植被指数的均值小于等于所述均值阈值时，确定所述地块的作物苗情信息为未出苗信息；当所述归一化差分植被指数的均值大于所述均值阈值且小于所述分位阈值或者所述归一化差分植被指数的均方差大于所述均方差阈值时，确定所述地块的作物苗情信息为出苗不齐信息；当所述归一化差分植被指数的均值大于等于所述分位阈值且所述归一化差分植被指数的均方差小于等于所述均方差阈值时，确定所述地块的作物苗情信息为出苗齐信息。本专利技术还提供了一种基于高分一号卫星图像的苗情探测系统，所述苗情探测系统包括：高分一号多光谱影像获取模块，用于获取目标检测区域内作物在出苗期的高分一号多光谱影像；所述目标检测区域包括多个地块；高分一号多光谱影像预处理模块，用于预处理所述高分一号多光谱影像；均值和均方差计算模块，用于根据预处理后的高分一号多光谱影像，计算每个所述地块的归一化差分植被指数的均值以及均方差；地块作物苗情约束条件确定模块，用于确定地块作物苗情约束条件；作物苗情信息确定模块，用于根据所述地块作物苗情约束条件、所述归一化差分植被指数的均值以及均方差，确定每个所述地块的作物苗情信息。可选的，所述均值和均方差计算模块，具体包括：归一化差分植被指数计算单元，用于采用NDVI＝(ρNIR-ρR)/(ρNIR+ρR)计算预处理后的高分一号多光谱影像的归一化差分植被指数；其中，NDVI为归一化差分植被指数；ρNIR，ρR分别为近红外波段和红光波段的反射率；均值和均方差统计单元，用于利用Arcgis10.2软件中分区统计功能，以目标检测区域内的地块边界数据为分区数据，以归一化差分植被指数的均值和均方差为统计字段，以任一地块的归一化差分植被指数值为基础，统计不同地块的归一化差分植被指数的均值以及均方差。可选的，所述地块作物苗情约束条件包括：均值阈值、均方差阈值以及分位阈值；所述均值阈值为归一化差分植被指数的均值的极小值；所述均方差阈值为归一化差分植被指数的均方差的极大值；所述分位阈值为归一化差分植被指数的百分之十。可选的，所述作物苗情信息确定模块，具体包括：未出苗信息确定单元，用于当所述归一化差分植被指数的均值小于等于所述均值阈值时，确定所述地块的作物苗情信息为未出苗信息；出苗不齐信息确定单元，用于当所述归一化差分植被指数的均值大于所述均值阈值且小于所述分位阈值或者所述归一化差分植被指数的均方差大于所述均方差阈值时，确定所述地块的作物苗情信息为出苗不齐信息；出苗齐信息确定单元，用于当所述归一化差分植被指数的均值大于等于所述分位阈值且所述归一化差分植被指数的均方差小于等于所述均方差阈值时，确定所述地块的作物苗情信息为出苗齐信息。根据本专利技术提供的具体实施例，本专利技术公开了以下技术效果：本专利技术提供一种基于高分一号卫星图像的苗情探测方法及系统，该方法包括：获取目标检测区域内作物在出苗期的高分一号多光谱影像；所述目标检测区域包括多个地块；预处理所述高分一号多光谱影像；根据预处理后的高分一号多光谱影像，计算每个所述地块的归一化差分植被指数的均值以及均方差；确定地块作物苗情约束条件；根据所述地块作物苗情约束条件、所述归一化差分植被指数的均值及均方差，确定每个所述地块的作物苗情信息。因此，采用本专利技术提供的方法或者本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于高分一号卫星图像的苗情探测方法，其特征在于，所述苗情探测方法包括：获取目标检测区域内作物在出苗期的高分一号多光谱影像；所述目标检测区域包括多个地块；预处理所述高分一号多光谱影像；根据预处理后的高分一号多光谱影像，计算每个所述地块的归一化差分植被指数的均值以及均方差；确定地块作物苗情约束条件；根据所述地块作物苗情约束条件、所述归一化差分植被指数的均值以及均方差，确定每个所述地块的作物苗情信息。

【技术特征摘要】
1.一种基于高分一号卫星图像的苗情探测方法，其特征在于，所述苗情探测方法包括：获取目标检测区域内作物在出苗期的高分一号多光谱影像；所述目标检测区域包括多个地块；预处理所述高分一号多光谱影像；根据预处理后的高分一号多光谱影像，计算每个所述地块的归一化差分植被指数的均值以及均方差；确定地块作物苗情约束条件；根据所述地块作物苗情约束条件、所述归一化差分植被指数的均值以及均方差，确定每个所述地块的作物苗情信息。2.根据权利要求1所述的苗情探测方法，其特征在于，所述获取目标检测区域内作物在出苗期的高分一号多光谱影像，具体包括：获取目标检测区域内作物在出苗期的两景高分一号多光谱影像。3.根据权利要求2所述的苗情探测方法，其特征在于，所述预处理所述高分一号多光谱影像，具体包括：分别对两景所述高分一号多光谱影像中的数据进行辐射定标、大气校正及正射校正的预处理操作；利用PMS传感器携带的2m全色波段分别对两景预处理操作后的高分一号多光谱影像进行图像融合，生成空间分辨率为2m的多光谱图像。4.根据权利要求1所述的苗情探测方法，其特征在于，所述根据预处理后的高分一号多光谱影像，计算每个所述地块的归一化差分植被指数的均值以及均方差，具体包括：根据以下公式计算预处理后的高分一号多光谱影像的归一化差分植被指数；所述公式为：NDVI＝(ρNIR-ρR)/(ρNIR+ρR)；其中，NDVI为归一化差分植被指数；ρNIR，ρR分别为近红外波段和红光波段的反射率；利用Arcgis10.2软件中分区统计功能，以目标检测区域内的地块边界数据为分区数据，以归一化差分植被指数的均值和均方差为统计字段，以任一地块的归一化差分植被指数值为基础，统计不同地块的归一化差分植被指数的均值以及均方差。5.根据权利要求1所述的苗情探测方法，其特征在于，所述地块作物苗情约束条件包括：均值阈值、均方差阈值以及分位阈值；所述均值阈值为归一化差分植被指数的均值的极小值；所述均方差阈值为归一化差分植被指数的均方差的极大值；所述分位阈值为归一化差分植被指数的百分之十。6.根据权利要求5所述的苗情探测方法，其特征在于，所述根据所述地块作物苗情约束条件、所述归一化差分植被指数的均值以及均方差，确定每个所述地块的作物苗情信息，具体包括：当所述归一化差分植被指数的均值小于等于所述均值阈值时，确定所述地块的作物苗情信息为未出苗信息；当所述归一化差分植被指数的均值大于所述均值阈值且小于所述分位阈值或者所述归一化差分植被指数的均方差大于所述均方差阈值时，确定所述地...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈圣波，魏文丽，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：吉林,22