面向东北冷凉区的作物轮作休耕遥感监测方法与装置制造方法及图纸

技术编号:23786113 阅读:27 留言:0更新日期:2020-04-14 23:57
本申请涉及一种面向东北冷凉区的轮作休耕遥感监测方法和装置,利用归一化植被指数用以区分植被与非植被,归一化建筑指数用以区分建筑和休耕地,红边位置指数用来提取玉米,归一化水稻指数用来提取水稻,绿度指数用以区分大豆和甜菜。具有识别准确度高,能够准确识别出作物,最后更加两年的作物类型进行对比,可以有效地分辨出是否进行了轮作休耕。

Remote sensing monitoring method and device for crop rotation and fallow in cold and cool area of Northeast China

【技术实现步骤摘要】
面向东北冷凉区的作物轮作休耕遥感监测方法与装置
本专利技术涉及农作物遥感监测领域,尤其是涉及一种面向东北冷凉区的轮作休耕遥感监测方法和装置。
技术介绍
农作物种植结构的调整将是中国农业生产可持续发展的国策,轮作休耕是实施″藏粮于地,藏粮于技″的战略布局,对保障我国粮食安全和农业绿色转型具有深远意义。轮作(croprotation)是指在同一田块上不同年度间有顺序地轮换种植不同作物或以复种方式进行的种植方式。休耕(fallow)是指耕地在可种作物的季节只耕不种或不耕不种的方式。轮作休耕按区域分为东北冷凉区、地下水漏斗区、重金属污染区、生态严重退化区等4大区域。目前,东北冷凉区作物种植面积的获取多基于统计数据,其时效性、真实性较差,且无法呈现空间分异特征。利用卫星遥感技术开展耕地轮作监测,具有低成本、便利化、高效率、系统性等明显优势,降低人为因素的干扰,实现对轮作面积的精确监测,实现公平公正。相比于已经在轮作休耕上取得较好成果的国家,中国还处于初级探索阶段,目前主要多从不同轮作复种模式比较、轮作对土壤环境的影响等方面进行研究,对于轮作的遥感核查方面研究较少。另外,大范围的东北地区主要作物的提取多以中低分辨率为主,无法满足精细化的作物提取,难以实现精准的轮休与休耕面积估算。东北冷凉区轮作与休耕模式并存,轮作作物复杂多样,轮作模式主要是″一主多辅”即玉米与大豆轮作为主、玉米与薯类、籽粒玉米与青贮玉米、苜蓿、黑麦草、谷子、花生、向日葵、等油料作物高梁等轮作为轮作辅。休耕模式是深耕与种植绿肥、种植苜蓿或油菜等肥田养地作物。轮作与休耕试点周期为三年,实施年际间轮作休耕,同一地块可以动态调整,使得东北冷凉区的轮作休耕监测更加复杂。因此,为满足东北冷凉区农作物轮作遥感核查业务需求,亟待需要一种新的遥感监测方法。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是:为解决现有技术中的不足,从而提供一种面向东北冷凉区的轮作休耕遥感监测方法和装置。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是:一种面向东北冷凉区的轮作休耕遥感监测方法,包括以下步骤:S1:获取第N年与第N-1年的监测地区的遥感影像;所述遥感影像包括蓝光、绿光、红光、近红外、3个红边波段、短波红外波段,遥感影像的时间包含5月-9月的影像;S2:分别识别第N年与第N-1年的遥感影像上各像元的作物类型或者是否为休耕地,并按照相同的作物类型提取仅种植单一作物的地块;S3:若第N年与第N-1年的遥感影像上同一地块的的识别结果分别为两种不同的作物,则说明进行了轮作;若第N年与第N-1年的遥感影像上同一地块的识别结果分别为休耕地和作物,则说明进行了休耕。优选地,本专利技术的面向东北冷凉区的轮作休耕遥感监测方法,S2步骤中,遥感影像上的像元符合条件1时识别为玉米,条件1:T1<NDVI05<T2,且NDVI08>T3,且REP08>T4;遥感影像上的像元符合条件2时识别为水稻,条件2:T1<NDVI05<T2,且NDVI08>T3,且REP08≤T4,且NDRI08≤T5;遥感影像上的像元符合条件3时识别为甜菜,条件3:T1<NDVI05<T2,且NDVI08>T3,且REP08≤T4,且NDRI08>T5,且GI08≤T6;遥感影像上的像元符合条件4时识别为大豆,条件4:T1<NDVI05<T2,且NDVI08>T3,且REP08≤T4,且NDVI08>T5,且GI08>T6;遥感影像上的像元识别符合条件5时识别为休耕地,条件5:T1<NDVI05<T2,且NDVI08<T7,且NDBI08>T8;其中,NDVI05表示5月份影像的NDVI;NDVI08表示8月份影像NDVI值;REP08表示8月份影像的红边位置指数;NDRI08表示8月份影像的归一化水稻指数NDRI;GI08表示8月份影像的绿度指数;NDBI08表示8月份影像的归一化建筑指数;阈值T1-T8均由样本数据统计所得。优选地,本专利技术的面向东北冷凉区的轮作休耕遥感监测方法,其中,ρred、ρnir、ρswir分别为红光波段、近红外、短波红外波段像元反射率值;其中,ρ为拐点反射率,ρ=(ρ670+ρ780)/2,ρ670、ρ700、ρ740、ρ780分别为在波长670nm,700nm,740nm,780nm处的反射率;GI=10000*(ρblue-ρgreen);其中,ρred、ρswir、ρblue、ρgreen分别为红光波段、短波红外、蓝光波段、绿光坡段的反射率值。优选地,本专利技术的面向东北冷凉区的轮作休耕遥感监测方法,S2步骤中,对地块的提取包括以下步骤:S201:对遥感影像上的地块进行识别;S202:对地块内的作物进行识别,若一个地块内含有至少两种作物类型,则标记所述地块为待校正地块;S203:将包含待校正地块的遥感影像使用高斯滤波器平滑图像;S204:用一阶微分算子的有限差分计算滤波后图像梯度的幅值和方向;S205:对梯度幅值进行非极大值抑制,遍历图像,若某个像素的梯度值小于沿着梯度方向上的两个相邻像素的梯度值,则判定此像素点不是边缘点,将其灰度值置为0;S206:用双阈值算法检测和连接边缘,使用累计直方图计算两个阈值,分别为高阈值和低阈值,分别记Thigh和Tlow,凡是大于Thigh的则判定为边缘,凡是小于Tlow的判断为不是边缘;如果检测结果大于等于Tlow但又小于等于Thigh,则继续判断该像素的邻接像素中有没有超过高阈值的像素点,如果有,则该像素点就是边缘点,否则就不是边缘;S207:如果检测结果中作为边缘点的像素点不连续而形成断点,则依据边缘局部方向不变性以n×n模板搜索端点;连接搜索到的任意两个端点,评价该端点连线是否为线性,若结果为线性则以连线作为边缘,如果无法搜索端点或者端点不为线性,则由人工进行标记;S208:将提取出的线性边界线切割耕地地块轮廓边界最终形成耕地地块单元,从而获得仅存在一种作物的地块单元。优选地,本专利技术的面向东北冷凉区的轮作休耕遥感监测方法,S3步骤中还按照第N年与第N-1年的遥感影像上同一地块的识别结果不同的变化情况进行统计,分析轮作模式、轮作面积与休耕面积。本专利技术还提供一种面向东北冷凉区的轮作休耕遥感监测装置,包括:影像获取模块:用于获取第N年与第N-1年的监测地区的遥感影像;所述遥感影像包括蓝光、绿光、红光、近红外、3个红边波段、短波红外波段,遥感影像的时间包含5月-9月的影像;地块类型识别模块:用于分别识别第N年与第N-1年的遥感影像上各像元的作物类型或者是否为休耕地,并按照相同的作物类型提取仅种植单一作物的地块;结果判断模块:用于判断地块是否为轮作或者休耕,若第N年与第N-1年的遥感影像上同一地块的的识别结果分别为两种不同的作物,则说明进行了轮作;若第N年与第N-1年的遥感影像上同一地块的识本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种面向东北冷凉区的轮作休耕遥感监测方法,其特征在于,包括以下步骤:/nS1:获取第N年与第N-1年的监测地区的遥感影像;所述遥感影像包括蓝光、绿光、红光、近红外、3个红边波段、短波红外波段,遥感影像的时间包含5月-9月的影像;/nS2:分别识别第N年与第N-1年的遥感影像上各像元的作物类型或者是否为休耕地,并按照相同的作物类型提取仅种植单一作物的地块;/nS3:若第N年与第N-1年的遥感影像上同一地块的的识别结果分别为两种不同的作物,则说明进行了轮作;/n若第N年与第N-1年的遥感影像上同一地块的识别结果分别为休耕地和作物,则说明进行了休耕。/n

【技术特征摘要】
1.一种面向东北冷凉区的轮作休耕遥感监测方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1:获取第N年与第N-1年的监测地区的遥感影像;所述遥感影像包括蓝光、绿光、红光、近红外、3个红边波段、短波红外波段,遥感影像的时间包含5月-9月的影像;
S2:分别识别第N年与第N-1年的遥感影像上各像元的作物类型或者是否为休耕地,并按照相同的作物类型提取仅种植单一作物的地块;
S3:若第N年与第N-1年的遥感影像上同一地块的的识别结果分别为两种不同的作物,则说明进行了轮作;
若第N年与第N-1年的遥感影像上同一地块的识别结果分别为休耕地和作物,则说明进行了休耕。


2.根据权利要求1所述的面向东北冷凉区的轮作休耕遥感监测方法,其特征在于,S2步骤中,
遥感影像上的像元符合条件1时识别为玉米,条件1:T1<NDVI05<T2,且NDVI08>T3,且REP08>T4;
遥感影像上的像元符合条件2时识别为水稻,条件2:T1<NDVI05<T2,且NDVI08>T3,且REP08≤T4,且NDRI08≤T5;
遥感影像上的像元符合条件3时识别为甜菜,条件3:T1<NDVI05<T2,且NDVI08>T3,且REP08≤T4,且NDRI08>T5,且GI08≤T6;
遥感影像上的像元符合条件4时识别为大豆,条件4:T1<NDVI05<T2,且NDVI08>T3,且REP08≤T4,且NDVI08>T5,且GI08>T6;
遥感影像上的像元识别符合条件5时识别为休耕地,条件5:T1<NDVI05<T2,且NDVI08<T7,且NDBI08>T8;
其中,NDVI05表示5月份影像的NDVI;
NDVI08表示8月份影像NDVI值;
REP08表示8月份影像的红边位置指数;
NDRI08表示8月份影像的归一化水稻指数NDRI;
GI08表示8月份影像的绿度指数;
NDBI08表示8月份影像的归一化建筑指数;
阈值T1-T8均由样本数据统计所得。


3.根据权利要求2所述的面向东北冷凉区的轮作休耕遥感监测方法,其特征在于,



其中,ρred、ρnir、ρswir分别为红光波段、近红外、短波红外波段像元反射率值;



其中,ρ为拐点反射率,ρ=(ρ670+ρ780)/2,ρ670、ρ700、ρ740、ρ780分别为在波长670nm,700nm,740nm,780nm处的反射率;

GI=10000*(ρblue-ρgreen);
其中,ρred、ρswir、ρblue、ρgreen分别为红光波段、短波红外、蓝光波段、绿光坡段的反射率值。


4.根据权利要求1-3任一项所述的面向东北冷凉区的轮作休耕遥感监测方法,其特征在于,S2步骤中,对地块的提取包括以下步骤:
S201:对遥感影像上的地块进行识别;
S202:对地块内的作物进行识别,若一个地块内含有至少两种作物类型,则标记所述地块为待校正地块;
S203:将包含待校正地块的遥感影像使用高斯滤波器平滑图像;
S204:用一阶微分算子的有限差分计算滤波后图像梯度的幅值和方向;
S205:对梯度幅值进行非极大值抑制,遍历图像,若某个像素的梯度值小于沿着梯度方向上的两个相邻像素的梯度值,则判定此像素点不是边缘点,将其灰度值置为0;
S206:用双阈值算法检测和连接边缘,使用累计直方图计算两个阈值,分别为高阈值和低阈值,分别记Thigh和Tlow,凡是大于Thigh的则判定为边缘,凡是小于Tlow的判断为不是边缘;如果检测结果大于等于Tlow但又小于等于Thigh,则继续判断该像素的邻接像素中有没有超过高阈值的像素点,如果有,则该像素点就是边缘点,否则就不是边缘;
S207:如果检测结果中作为边缘点的像素点不连续而形成断点,则依据边缘局部方向不变性以n×n模板搜索端点;连接搜索到的任意两个端点,评价该端点连线是否为线性,若结果为线性则以连线作为边缘,如果无法搜索端点或者端点不为线性,则由人工进行标记;
S208:将提取出的线性边界线切割耕地地块轮廓边界最终形成耕地地块单元,从而获得仅存在一种作物的地块单元。


5.根据权利要求1-4任一项所述的面向东北冷凉区的轮作休耕遥感监测方法,其特征在于,S3步骤中还按照第N年与第N-1年的遥感影像上同一地块的识别结果不同的变化情况进行统计,分析轮作模式、轮作面积与休耕面积。


6.一种面向东北冷凉区的...

【专利技术属性】
技术研发人员:徐飞飞陆洲
申请(专利权)人:中科禾信遥感科技苏州有限公司中国科学院地理科学与资源研究所
类型:发明
国别省市:江苏;32

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