【技术实现步骤摘要】
一种卫星影像覆膜农田识别与提取方法及系统
本专利技术涉及农业遥感测绘
，尤其涉及一种卫星影像覆膜农田识别与提取方法及系统。
技术介绍
地膜覆盖栽培是重要的农业实践，随着精准农业的发展，对覆膜农田分布和面积的提取需求越来越多，遥感影像分类技术是覆膜农田监测的重要手段。在农业种植中，准确识别和获取覆膜农田的空间分布信息，对开展覆膜农田农作物种植面积获取、作物产量预估、农作物物候监测等都具有重要的意义。目前国内外对覆膜农田的识别和提取方法主要有，采用MODIS、Landsat-TM影像进行覆膜农田的识别，例如Pietro基于LandsatTM影像，采用平行六面体方法进行覆膜农田的信息提取，并用SAR影像来检验其分类精度；陆丽珍等以Landsat-5TM多光谱影像为基础，建立决策树阈值分类法提取1998、2007和2011年新疆地区地膜棉花信息，提取精度达到90％；哈斯图亚利用多源光学影像Landsat-8、GF1-1以及将光学影像与雷达数据Radarsat-2相结合来识别地膜覆盖农田，并用随机森林和支持向量机的方法提...
【技术保护点】
1.一种卫星影像覆膜农田识别与提取方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1，获取Sentinel-2卫星原始影像数据，对所述原始影像数据预处理；具体包括将所述原始影像数据预处理成空间分辨率为10米的可见光、红边、近红外和短波红外在内的ENVI标准格式影像数据；/nS2，根据预处理后的原始影像数据计算不同地物的光谱特征参量差异，选择典型地物特征确定分类阈值，构建决策树分类模型；/nS3，运行所述决策树分类模型，根据分类阈值，提取覆膜农田分布信息。/n
【技术特征摘要】
1.一种卫星影像覆膜农田识别与提取方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，获取Sentinel-2卫星原始影像数据，对所述原始影像数据预处理；具体包括将所述原始影像数据预处理成空间分辨率为10米的可见光、红边、近红外和短波红外在内的ENVI标准格式影像数据；
S2，根据预处理后的原始影像数据计算不同地物的光谱特征参量差异，选择典型地物特征确定分类阈值，构建决策树分类模型；
S3，运行所述决策树分类模型，根据分类阈值，提取覆膜农田分布信息。
2.根据权利要求1所述的一种卫星影像覆膜农田识别与提取方法，其特征在于，所述步骤S2中光谱特征参量包括植被特征参量NDVI和覆膜农田特征参量SWVI。
3.根据权利要求2所述的一种卫星影像覆膜农田识别与提取方法，其特征在于，所述植被特征参量NDVI计算公式如下式：
其中ρNIR为近红外波段地表反射率，ρRed为红波段地表反射率；所述覆膜农田特征参量SWVI计算公式如下式：
其中ρSWIR1为所述预处理后的原始影像数据中短波红外波段B11的地表反射率，ρSWIR2为所述预处理后的原始影像数据中短波红外波段B12的地表反射率，ρNIR为近红外波段地表反射率。
4.根据权利要求1所述的一种卫星影像覆膜农田识别与提取方法，其特征在于，所述步骤S2中分类阈值包括：n1为统计植被与非植被区域阈值，n2为水体房屋非植被与裸地、覆膜农田、盐碱地的阈值，n3为统计的得到的覆膜农田与裸地以及其他盐碱地的阈值；具体包括NDVI<n1，为非植被地类，ρSWIR2<n2，为剔除水体和房屋建筑类非植被区，SWVI>n3，为覆膜农田。
5.一种卫星影像...
【专利技术属性】
技术研发人员：曾奥丽，张红艳，
申请(专利权)人：武汉珈和科技有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北;42
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