一种基于Sentinel 2A影像大范围提取蔬菜大棚面积的新方法技术

本发明专利技术属于精准农业技术领域，具体是一种基于Sentinel 2A影像大范围提取蔬菜大棚面积的新方法。包括如下步骤：A、获取区域内农作物生长周期内的多景多时相Sentinel 2A数据；B、布设蔬菜大棚地面监测点，收集样点遥感信息的变化；C、根据蔬菜大棚在Sentinel 2A影像上红边波段反射率存在明显变化的特点，构造蔬菜大棚信息增强指数V；D、确定基于Sentinel 2A影像提取蔬菜大棚面积，利用遥感信息组合成蔬菜大棚提取图像；E、利用一维卷积神经网络(CNN‑1d)实现图像的分类，完成蔬菜大棚面积的提取。本发明专利技术能够为蔬菜大棚农田的管理、灌溉用水管理等提供数据支持，进一步的发展农业经济。

【技术实现步骤摘要】
一种基于Sentinel2A影像大范围提取蔬菜大棚面积的新方法
本专利技术属于精准农业与农业用水估算
，具体是一种基于Sentinel2A影像大范围提取蔬菜大棚面积的新方法。
技术介绍
气候条件对蔬菜种植具有较大的影响，而大棚具有调节温度、湿度等特性，因此蔬菜大棚已逐渐成为北方蔬菜种植必不可少的农业设施。蔬菜大棚产业的快速发展一方面带动了地方农业经济的发展，但也导致了农田土壤污染、土壤环境恶化、土壤生产力下降等一系列问题。及时、有效的提取蔬菜大棚种植面积能够反映区域大棚蔬菜的产量，为地方农业经济的发展提供参考数据；同时也有利于蔬菜大棚农田的精细化管理和治理。蔬菜大棚用水方式主要靠灌溉用水，蔬菜大棚种植面积的提取，还能有效估算蔬菜大棚的用水量，为加强灌溉用水管理提供数据支持。现有技术中，基于多光谱遥感影像提取蔬菜大棚精度低，存在大棚地物与建设地物的严重混合，难以满足用户的精度需求；而基于高分辨率遥感影像提取蔬菜大棚空间尺度小，难以实现大范围的应用。
技术实现思路
本专利技术的目的是解决现有技术中的不足，提出一种高本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于Sentinel 2A影像大范围提取蔬菜大棚面积的新方法，其特征在于，包括如下步骤：/nA、获取区域内农作物生长周期内的多景多时相Sentinel 2A数据；/nB、布设蔬菜大棚地面监测点，收集样点遥感信息的变化；/nC、根据蔬菜大棚在Sentinel 2A影像上红边波段反射率存在明显变化的特点，构造蔬菜大棚信息增强指数V；/nD、确定基于Sentinel 2A影像提取蔬菜大棚面积，利用遥感信息组合成蔬菜大棚提取图像；/nE、利用一维卷积神经网络(CNN-1d)实现图像的分类，完成蔬菜大棚面积的提取。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于Sentinel2A影像大范围提取蔬菜大棚面积的新方法，其特征在于，包括如下步骤：
A、获取区域内农作物生长周期内的多景多时相Sentinel2A数据；
B、布设蔬菜大棚地面监测点，收集样点遥感信息的变化；
C、根据蔬菜大棚在Sentinel2A影像上红边波段反射率存在明显变化的特点，构造蔬菜大棚信息增强指数V；
D、确定基于Sentinel2A影像提取蔬菜大棚面积，利用遥感信息组合成蔬菜大棚提取图像；
E、利用一维卷积神经网络(CNN-1d)实现图像的分类，完成蔬菜大棚面积的提取。


2.根据权利要求1所述的一种基于Sentinel2A影像大范围提取蔬菜大棚面积的新方法，其特征在于步骤A中，农作物生长周期选取每年的三月份、五月份。


3.根据权利要求1所述的一种基于Sentinel2A影像大范围提取蔬菜大棚面积的新方法，其特征在于步骤A中，获取区域内农作物生长周期内的多景多时相Sentinel2A数据并完成遥感数据的大气校正、图像配准预处理。


4.根据权利要求1所述的一种基于Sentinel2A影像大范围提取蔬菜大棚面积的新方法，其特征在于步骤B中，分布位置不同的10个大棚地物监测点进行波段与时间变化对应的关系分析。


5.根据权利要求4所述的一种基于Sentinel2A影像大范围提取蔬菜大棚面积的新方法，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：王蕾，孙浩然，张宝忠，王伟，
申请(专利权)人：中国水利水电科学研究院，
类型：发明
国别省市：北京;11