一种基于单时序NDVI的甜菜识别方法技术

本发明专利技术属于遥感影像识别技术领域，公开了一种基于单时序NDVI的甜菜识别方法，获取含有近红外波段、红光波段以及遥感影像数据；同时筛选农作物的光谱特征，找出甜菜光谱特征值最明显的时期，做单时序NDVI反演分析；对所有甜菜地块的海拔和坡度信息统计分析；以单时序的遥感数据做基础数据，将获取的GPS坐标信息导入影像，使用监督分类法进行分类，采用随机森林分类器对研究区的甜菜进行识别形成识别结果图；对单时序NDVI影像数据进行累积统计，确定作物分类的下限和上限阈值；通过分类树法将海拔、坡度和随机森林分类器的初步分类阈值作为筛选条件。本发明专利技术最大程度上提高甜菜识别率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于单时序NDVI的甜菜识别方法
本专利技术属于遥感影像识别
，尤其涉及一种基于单时序NDVI的甜菜识别方法。
技术介绍
甜菜是我国第二大产糖作物，是北方地区重要的经济作物。赤峰是内蒙古自治区主要的甜菜产区之一，主要栽培作物为玉米和甜菜。受玉米价格持续低迷影响，一些玉米主产区大力发展甜菜种植，收益显著。在国家宏观农业调减玉米种植的大背景下，甜菜是非常好的替代作物之一。甜菜已成为北方唯一常年实施保价收购的大宗农产品，甜菜制糖业全部实现了订单种植，并且顺带解决就业和带动当地服务业、运输业以及地方农业机械合作社的发展。甜菜亩产经济效益高，种植收获全程机械化程度高，是农机合作社模式下大面积种植管理的潜力作物品种。但是甜菜产业的发展也存在一定的问题。褐斑病是甜菜最常见的病害，其主要的传播途径是病菌以菌丝团在种球或病残体上越冬，在第二年成为初侵染源。在春季温湿度适宜的环境中产生分生孢子，如果防治措施不及时在七月中下旬至八月上旬爆发，会严重影响甜菜的产质量，不但使甜菜块根含糖率下降，而且会减产20％以上，甚至绝收。其最有效的防治措施是收获后及时清除病残体，集中烧毁或沤肥，国家出台的甜菜种植技术指导说明建议实行4年以上的轮作，并与上一年甜菜地保持500米以上的距离。但是由于甜菜收益高以及农户对连续种植甜菜的潜在危害认识不足等原因，很多农户会在自己的大田中连续两年甚至三年种植。这不仅导致农户管理成本上升，还极大的增加了病害发生的风险，降低了甜菜的产质量，降低糖厂的生产效益，最终对整个甜菜制糖业造成负面影响。传统依靠农务员实地调查统计甜菜地块不但耗费大量的人力物力且时效性不高。通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：(1)现有技术存在农户管理成本上升，极大的增加了病害发生的风险，降低了甜菜的产质量，降低糖厂的生产效益，最终对整个甜菜制糖业造成负面影响。(2)传统依靠农务员实地调查统计甜菜地块不但耗费大量的人力物力且时效性不高。解决以上问题及缺陷的难度为：(1)遥感数据收集，目前没有基于遥感卫星数据甜菜识别的相关研究，所有数据需要逐月进行收集，以找出最佳的识别时期；(2)遥感地物识别存在异物同谱的问题，即不同的地物的光谱特征相同，这种现象降低了甜菜的识别精度；(3)需要大量的数据进行样本训练，样本量越多精度越高。解决以上问题及缺陷的意义为：(1)通过遥感技术手段进行甜菜识别可以降低农务员的压力，提高调查效率；(2)遥感技术具有追溯性，避免了农民为追求经济利益瞒报地块种植的情况；(3)通过加入坡度、坡向、海拔等参数提供了对甜菜识别的精度。
技术实现思路
针对现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种基于单时序NDVI的甜菜识别方法。本专利技术是这样实现的，一种基于单时序NDVI的甜菜识别方法，其特征在于，所述基于单时序NDVI的甜菜识别方法包括：通过欧航局获取含有近红外波段、红光波段和可见光波段的哨兵-2遥感卫星影像数据，利用ENVI软件对影像进行辐射定标、大气校正和NDVI计算；筛选甜菜全生育时期内甜菜和其它研究区主栽农作物的NDVI值特征，找出甜菜NDVI与其它主栽农作物差距最明显的时期，进一步进行分析；将农务员在研究区甜菜地块内标记的GPS坐标信息导入到裁剪好的海拔和坡度数据中，对所有甜菜地块的海拔和坡度信息统计分析；以单时序的遥感数据做基础数据，将获取的GPS坐标信息导入影像，先通过监督分类法对研究区甜菜和其它主栽农作物进行分类，分析出150个地块作为训练样本，将训练样本导入随机森林分类器，分析甜菜和其它主栽农作物的NDVI阈值范围，并通过非监督分类法对研究区的甜菜进行识别，初步形成甜菜识别结果图；对单时序NDVI影像数据进行累积统计，确定作物分类的下限和上限阈值，用于进一步分类；通过分类树法将海拔、坡度和随机森林分类器的初步分类阈值作为筛选条件。进一步，所述基于单时序NDVI的甜菜识别方法获取含有近红外波段、红光波段以及有3个近红外波段的遥感影像数据-哨兵-2A/B卫星数据。进一步，所述基于单时序NDVI的甜菜识别方法同时筛选甜菜全生育时期5月至10月内甜菜和其它研究区主栽农作物的光谱特征。进一步，所述基于单时序NDVI的甜菜识别方法利用研究区的SHP边界文件提取研究区的海拔和坡度数据，空间分辨率为30米，研究区甜菜种植在海拔低于2500米，坡度小于13度的地区。进一步，所述基于单时序NDVI的甜菜识别方法使用监督分类法对研究区甜菜和其它主栽作物地被物进行分类，将研究区地被物分为三类：甜菜、玉米和城镇及其它，每种地物分类获取50个样地作为样本数据。进一步，所述基于单时序NDVI的甜菜识别方法对单时序NDVI影像数据进行累积统计，以像元数量累积占比5％和像元数量累积占比95％为作物分类的下限和上限阈值，用于进一步分类。本专利技术的另一目的在于提供一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如下步骤：获取含有近红外波段、红光波段以及遥感影像数据；同时筛选甜菜全生育时期内甜菜和其它研究区主栽农作物的光谱特征，找出甜菜光谱特征值最明显的时期，做单时序NDVI反演分析；在确认的GPS坐标信息导入到裁剪好的海拔和坡度数据中，对所有甜菜地块的海拔和坡度信息统计分析；以单时序的遥感数据做基础数据，将获取的GPS坐标信息导入影像，使用监督分类法对研究区甜菜和其它主栽作物地被物进行分类，采用随机森林分类器对研究区的甜菜进行识别，初步形成甜菜识别结果图；对单时序NDVI影像数据进行累积统计，确定作物分类的下限和上限阈值，用于进一步分类；通过分类树法将海拔、坡度和随机森林分类器的初步分类阈值作为筛选条件。本专利技术的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如下步骤：获取含有近红外波段、红光波段以及遥感影像数据；同时筛选甜菜全生育时期内甜菜和其它研究区主栽农作物的光谱特征，找出甜菜光谱特征值最明显的时期，做单时序NDVI反演分析；在确认的GPS坐标信息导入到裁剪好的海拔和坡度数据中，对所有甜菜地块的海拔和坡度信息统计分析；以单时序的遥感数据做基础数据，将获取的GPS坐标信息导入影像，使用监督分类法对研究区甜菜和其它主栽作物地被物进行分类，采用随机森林分类器对研究区的甜菜进行识别，初步形成甜菜识别结果图；对单时序NDVI影像数据进行累积统计，确定作物分类的下限和上限阈值，用于进一步分类；通过分类树法将海拔、坡度和随机森林分类器的初步分类阈值作为筛选条件。本专利技术的另一目的在于提供一种实施所述基于单时序NDVI的甜菜识别方法的基于单时序NDVI的甜菜识别系统，所述基于单时序NDVI的甜菜识别系统包括：单时序NDVI反演分析模块，用于获取本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于单时序NDVI的甜菜识别方法，其特征在于，所述基于单时序NDVI的甜菜识别方法包括：/n通过欧航局获取含有近红外波段、红光波段和可见光波段的哨兵-2遥感卫星影像数据，利用ENVI软件对影像进行辐射定标、大气校正和NDVI计算；筛选甜菜全生育时期内甜菜和其它研究区主栽农作物的NDVI值特征，找出甜菜NDVI与其它主栽农作物差距最明显的时期，进一步进行分析；/n将农务员在研究区甜菜地块内标记的GPS坐标信息导入到裁剪好的海拔和坡度数据中，对所有甜菜地块的海拔和坡度信息统计分析；/n以单时序的遥感数据做基础数据，将获取的GPS坐标信息导入影像，先通过监督分类法对研究区甜菜和其它主栽农作物进行分类，分析出150个地块作为训练样本，将训练样本导入随机森林分类器，分析甜菜和其它主栽农作物的NDVI阈值范围，并通过非监督分类法对研究区的甜菜进行识别，初步形成甜菜识别结果图；/n对单时序NDVI影像数据进行累积统计，确定作物分类的下限和上限阈值，用于进一步分类；/n通过分类树法将海拔、坡度和随机森林分类器的初步分类阈值作为筛选条件。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于单时序NDVI的甜菜识别方法，其特征在于，所述基于单时序NDVI的甜菜识别方法包括：
通过欧航局获取含有近红外波段、红光波段和可见光波段的哨兵-2遥感卫星影像数据，利用ENVI软件对影像进行辐射定标、大气校正和NDVI计算；筛选甜菜全生育时期内甜菜和其它研究区主栽农作物的NDVI值特征，找出甜菜NDVI与其它主栽农作物差距最明显的时期，进一步进行分析；
将农务员在研究区甜菜地块内标记的GPS坐标信息导入到裁剪好的海拔和坡度数据中，对所有甜菜地块的海拔和坡度信息统计分析；
以单时序的遥感数据做基础数据，将获取的GPS坐标信息导入影像，先通过监督分类法对研究区甜菜和其它主栽农作物进行分类，分析出150个地块作为训练样本，将训练样本导入随机森林分类器，分析甜菜和其它主栽农作物的NDVI阈值范围，并通过非监督分类法对研究区的甜菜进行识别，初步形成甜菜识别结果图；
对单时序NDVI影像数据进行累积统计，确定作物分类的下限和上限阈值，用于进一步分类；
通过分类树法将海拔、坡度和随机森林分类器的初步分类阈值作为筛选条件。


2.如权利要求1所述的基于单时序NDVI的甜菜识别方法，其特征在于，所述基于单时序NDVI的甜菜识别方法获取含有近红外波段、红光波段以及有3个近红外波段的遥感影像数据-哨兵-2A/B卫星数据。


3.如权利要求1所述的基于单时序NDVI的甜菜识别方法，其特征在于，所述基于单时序NDVI的甜菜识别方法同时筛选甜菜全生育时期5月至10月内甜菜和其它研究区主栽农作物的光谱特征。


4.如权利要求1所述的基于单时序NDVI的甜菜识别方法，其特征在于，所述基于单时序NDVI的甜菜识别方法利用研究区的SHP边界文件提取研究区的海拔和坡度数据，空间分辨率为30米，研究区甜菜种植在海拔低于2500米，坡度小于13度的地区。


5.如权利要求1所述的基于单时序NDVI的甜菜识别方法，其特征在于，所述基于单时序NDVI的甜菜识别方法使用监督分类法对研究区甜菜和其它主栽作物地被物进行分类，将研究区地被物分为三类：甜菜、玉米和城镇及其它，每种地物分类获取50个样地作为样本数据。


6.如权利要求1所述的基于单时序NDVI的甜菜识别方法，其特征在于，所述基于单时序NDVI的甜菜识别方法对单时序NDVI影像数据进行累积统计，以像元数量累积占比5％和像元数量累积占比95％为作物分类的下限和上限阈值，用于进一步分类。


7.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如下步骤：
获取含有近红外波段、红光波段以及遥感影像数据；同时筛选甜菜全生育时期内甜菜和其它...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹阳，张少英，李国龙，林艳军，孙亚卿，李宁宁，范慧艳，
申请(专利权)人：内蒙古农业大学，
类型：发明
国别省市：内蒙古;15