基于卫星遥感数据的大豆长势预测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于卫星遥感数据的大豆长势预测方法。该方法包括以下步骤：(1)在指定的大豆监测区域内通过遥感卫星采集大豆的遥感数据；(2)对采集到的大豆遥感数据进行预处理；(3)从处理后的大豆长势遥感数据中提取长势信息并分析长势情况。本发明专利技术通过遥感卫星在指定的大豆监测区域内获取大豆的长势信息，并进行数据处理，通过提取大豆叶片面积和叶片颜色长势信息并进行分析，能够精确地获得大豆的长势情况，指导生产。

Soybean growth forecasting method based on satellite remote sensing data

The invention discloses a soybean growth forecasting method based on satellite remote sensing data. The method includes the following steps: (1) collecting soybean remote sensing data by remote sensing satellite in designated soybean monitoring area; (2) preprocessing soybean remote sensing data collected; (3) extracting growth information from the processed soybean growth remote sensing data and analyzing growth situation. The invention obtains the soybean growth information in the designated soybean monitoring area by remote sensing satellite and carries out data processing. By extracting and analyzing the soybean leaf area and leaf color growth information, the soybean growth situation can be accurately obtained and the production can be guided.

【技术实现步骤摘要】
基于卫星遥感数据的大豆长势预测方法
本专利技术涉及卫星遥感
，尤其涉及一种基于卫星遥感数据的大豆长势预测方法。
技术介绍
大豆是我国主要的粮食与油料作物之一。目前我国的大豆种植面积、产量与出口量一直处于世界领先位置。我国同时在不同生态地区研究并推广适宜的高产配套技术与田间管理措施。我国是大豆故乡，也是大豆传统出口国。由于我国人民生活水平不断提高，对大豆的消费需求持续强劲。通过对大豆的长势进行监测，可以及时了解大豆的生长状况、病虫害或作物营养状况，从而指导人们采取对应的管理措施，进而保证大豆的正常生长。现有对大豆长势的监测方法主要为人工直接观察法，即：观察者通过观察大豆的几何尺寸、形状或颜色等外观特征来判别作物生长的情况，例如：大豆缺水、缺肥或病虫害等。人工直接观察法存在的主要缺陷为：1、需要耗费大量人力，并且，效率极低。2、需要观察者具有丰富的经验和农作知识，并且，通常只能给出定性结论，所以，观察结果的主观性强，无法更客观的反映作物的实际长势情况。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是提供一种基于卫星遥感数据的大豆长势预测方法。为了解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案是，基于卫星遥感数据的大豆长势预测方法，包括以下步骤：(1)在指定的大豆监测区域内通过遥感卫星采集大豆的遥感数据；(2)对采集到的大豆遥感数据进行预处理；(3)从处理后的大豆遥感数据中提取大豆长势信息并分析大豆长势情况。作为优选，在步骤(1)中，具体为在指定的大豆监测区域的不同空间位置点利用遥感卫星在不同的高度以不同分辨率的照相设备获取大豆遥感摄像，利用遥感卫星的不同波段的特性和作用，采集所述指定监测区域内大豆的遥感图像。作为进一步优选，遥感数据包括遥感卫星数据，即CCD、HSI和IRS数据。作为更进一步优选，在步骤(1)中，所述遥感数据还包括按照大豆的生育期采集大豆的遥感图像，所述大豆的生育期包括出苗期、幼苗期、分化期、结荚期、鼓粒期、成熟期。再进一步的优选是，将大豆的遥感图像按大豆数量分割成若干相等的份数，即称为等份。作为优选，在步骤(2)中，预处理包括以下步骤：(2a)图像镶嵌：所谓图像镶嵌就是图像的拼接过程；首先要指定一幅参考图像，作为镶嵌过程中对比度匹配及镶嵌后输出图像的地理投影、像元大小、数据类型的基准；然后图像镶嵌中，均要保证相邻图幅间有一定的重复覆盖区，镶嵌之前有必要对各镶嵌图像之间在全幅或重复覆盖区上进行精确匹配，以便均衡化镶嵌后输出图像的亮度值和对比度；最后在重复覆盖区，各图像之间应有较高的配准精度，必要时要在图像之间利用控制点进行配准；(2b)几何校正：利用ENVI4.7软件采用图像-图像方式对遥感卫星的CCD、IRS数据进行几何校正，几何控制点均匀分布于参考与待校正图像中，满足图像几何校正的精度要求；(2c)辐射校正：具体为改正或消除遥感图像成像过程中附加在传感器输出的辐射能量中的各种噪声的过程；首先对大豆遥感影像进行定标，利用遥感卫星自带的定标系数进行辐射定标，将无单位的DN值转换为辐亮度Lλ，得到天顶辐射能量值(单位：W/(m2.sr.μm))，定标公式为Lλ＝gain·DN+offset(1)式(1)中，Lλ是从像元值计算得到的地物在传感器入瞳处的辐射亮度，或称等效辐射亮度，gain是定标增益，单位是w-1.m2.sr.μm，offset是图像产品的定标偏置，单位是W/(m2.sr.μm)；(2d)大气校正：采用ENVI中的FLAASH校正模块进行大豆遥感图像的大气校正，FLAASH模块输入辐亮度图像单位为mW/(cm2.sr.nm)；首先设定输入输出文件，FLAASH模块要求输入辐亮度图像，输出反射率图像；在步骤(2c)中进行了辐射定标，得到辐亮度图像，将辐亮度产品进行单位换算，并进行从BSQ存储格式到BIL或BIP存储格式的转换；其次是设定传感器参数，用于确定相对于一个指定的地面点时，太阳、地面目标和传感器之间的空间几何关系，传感器参数包括传感器高度、景中心经纬度、地面平均高程；最后是设定大气参数，大气参数包括水汽含量和近地表温度。作为优选，在步骤(3)中，长势信息包括但不限于大豆叶片面积和叶片颜色，具体步骤如下：(3a)计算大豆植株的叶片在每一等份的面积占比；根据所述面积占比绘制大豆的长势曲线，并判断所述面积占比是否在生育期的预设占比阈值范围内；(3b)将大豆遥感图像根据预设灰度阈值转化为灰度图像，识别出所述灰度图像中叶片的像素点，每一等份中叶片的像素点占该等份的总像素点的比例为面积占比；(3c)获取大豆遥感图像的每个像素点的RGB值中的R值、G值和B值，分别计算每一等份的R值、G值、B值；(3d)分别根据每一等份的R值、G值、B值绘制大豆的长势曲线，并判断每一等份的R值、G值、B值是否在所述大豆生育期的预设颜色阈值范围内。作为优选，步骤(3)中，还包括将采集到的大豆遥感图像或大豆长势信息上传至服务器，存储在服务器上，工作人员可在相应的客户端上读取长势信息，查看大豆的实时图像，以便对大豆的长势进行判定。本专利技术的有益效果是：通过遥感卫星在指定的大豆监测区域内获取待监测大豆的长势信息，并进行数据处理，通过提取大豆叶片面积和叶片颜色长势信息并进行分析，能够精确地获得大豆的长势情况，指导生产。具体实施方式一种基于卫星遥感数据的大豆长势预测方法，包括如下步骤；1、通过遥感卫星采集在指定监测区域内大豆的遥感数据：2、将采集到的所述大豆遥感数据进行预处理；3、从处理后的所述大豆长势遥感数据中提取长势信息并分析长势情况；其具体步骤如下：1、通过遥感卫星采集在指定监测区域内大豆的遥感数据。其实际工作原理具体为：在大豆监测区域的不同空间位置点利用遥感卫星在不同的高度以不同分辨率的照相设备获取大豆遥感摄像，利用遥感卫星的不同波段的特性和作用，按照大豆的生育期采集所述指定监测区域内大豆的遥感图像。大豆生育期包括出苗期、分枝期、花荚期、成熟期。同时将所述大豆遥感图像分割成若干等份，形成网格，且每一等份中的大豆数量相等。优选的，每一网格中包含一株大豆植株，该植株位于网格中心。所述的大豆遥感数据还包括遥感卫星数据，即CCD、HSI和IRS数据。2、将采集到的大豆长势遥感数据进行预处理对于采集到的大豆长势遥感数据进行预处理，可以通过下述步骤来实现。步骤2a：图像镶嵌，所谓图像镶嵌就是图像的拼接过程。首先要指定一幅参考图像，作为镶嵌过程中对比度匹配及镶嵌后输出图像的地理投影、像元大小、数据类型的基准；然后图像镶嵌中，一般均要保证相邻图幅间有一定的重复覆盖区，镶嵌之前有必要对各镶嵌图像之间在全幅或重复覆盖区上进行精确匹配，以便均衡化镶嵌后输出图像的亮度值和对比度；最后在重复覆盖区，各图像之间应有较高的配准精度，必要时要在图像之间利用控制点进行配准。步骤2b：几何校正。利用ENVI4.7软件采用图像-图像方式对遥感卫星的CCD、IRS数据进行几何校正，几何控制点均匀分布于参考与待校正图像中，满足图像几何校正的精度要求。步骤2c：辐射校正。具体为改正或消除遥感图像成像过程中附加在传感器输出的辐射能量中的各种噪声的过程。引起辐射畸变的原因主要概括为两部分：一是传感器本身所产生的误差；二是大气对辐射的影响。这些失真不是地面目标本身本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于卫星遥感数据的大豆长势预测方法，包括以下步骤：(1)在指定的大豆监测区域内通过遥感卫星采集大豆的遥感数据；(2)对采集到的大豆遥感数据进行预处理；(3)从处理后的大豆遥感数据中提取大豆长势信息并分析大豆长势情况。

【技术特征摘要】
1.基于卫星遥感数据的大豆长势预测方法，包括以下步骤：(1)在指定的大豆监测区域内通过遥感卫星采集大豆的遥感数据；(2)对采集到的大豆遥感数据进行预处理；(3)从处理后的大豆遥感数据中提取大豆长势信息并分析大豆长势情况。2.根据权利要求1所述的大豆长势预测方法，其特征在于：在步骤(1)中，具体为在指定的大豆监测区域的不同空间位置点利用遥感卫星在不同的高度以不同分辨率的照相设备获取大豆遥感摄像，利用遥感卫星的不同波段的特性和作用，采集所述指定监测区域内大豆的遥感图像。3.根据权利要求2所述的大豆长势预测方法，其特征在于：所述遥感数据包括遥感卫星数据，即CCD、HSI和IRS数据。4.根据权利要求3所述的大豆长势预测方法，其特征在于：在步骤(1)中，所述遥感数据还包括按照大豆的生育期采集大豆的遥感图像，所述大豆的生育期包括出苗期、幼苗期、分化期、结荚期、鼓粒期、成熟期。5.根据权利要求4所述的大豆长势预测方法，其特征在于：将大豆的遥感图像按大豆数量分割成若干相等的份数，即称为等份。6.根据权利要求1所述的大豆长势预测方法，其特征在于：在步骤(2)中，所述预处理包括以下步骤：(2a)图像镶嵌：所谓图像镶嵌就是图像的拼接过程；首先要指定一幅参考图像，作为镶嵌过程中对比度匹配及镶嵌后输出图像的地理投影、像元大小、数据类型的基准；然后图像镶嵌中，均要保证相邻图幅间有一定的重复覆盖区，镶嵌之前有必要对各镶嵌图像之间在全幅或重复覆盖区上进行精确匹配，以便均衡化镶嵌后输出图像的亮度值和对比度；最后在重复覆盖区，各图像之间应有较高的配准精度，必要时要在图像之间利用控制点进行配准；(2b)几何校正：利用ENVI4.7软件采用图像-图像方式对遥感卫星的CCD、IRS数据进行几何校正，几何控制点均匀分布于参考与待校正图像中，满足图像几何校正的精度要求；(2c)辐射校正：具体为改正或消除遥感图像成像过程中附加在传感器输出的辐射能量中的各种噪声的过程；首先对大豆遥感影像进行定标，利用遥感卫星自带的定标系数进行辐射定标，将无单位的DN值转换为辐亮度...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙晓，郑中华，张波，胡淦，
申请(专利权)人：南京都宁大数据科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32