【技术实现步骤摘要】
一种基于遥感时序分析的抛荒地信息提取方法及装置
本专利技术涉及抛荒地检测领域，具体涉及一种基于遥感时序分析的抛荒地信息提取方法及装置。
技术介绍
在一定时期内处于闲置或未充分利用状态的耕地被称为抛荒地或抛荒地，包括休耕、多季种植改为单季等。在中国的一些地区耕地弃耕已经成为一种普遍现象，耕地的季节性弃耕也逐渐向常年性弃耕演变，严重威胁到我国的粮食安全。土地抛荒也是一个愈发严重的全球性问题，具有较强的生态和社会经济效应。然而，抛荒地的空间位置和发生时间的监测仍然是一个难点。在全球农产品的需求不断增长的背景下，准确监测抛荒地的空间时间分布与演变特征对于抛荒地的复耕、缓解日益增长的粮食压力意义重大。传统的抛荒地监测往往采取土地调查的方式，抛荒地信息时效性差，耗时耗力成本高昂。随着遥感技术的不断发展，监测面积广、实时性强、信息可追溯等技术优势促进了遥感在抛荒地监测研究领域中的应用。相比较于其他土地类型如农田或草地，抛荒地有其独特的空间分布特征与生长物候特征。与耕地相比，抛荒地的主要植被类型是杂草或灌木，在生长变化特征上更接近于...
【技术保护点】
1.一种基于遥感时序分析的抛荒地信息提取方法，其特征在于，包括以下步骤：/n获取遥感影像信息；/n根据获取的遥感影像信息，构建NDVI时间序列数据集，并构建耕地范围内植被的NDVI连续时序生长变化曲线，NDVI为归一化差值植被指数；/n根据耕地范围内植被的NDVI连续时序生长变化曲线，提取NDVI的年内变化曲线波动性强度的参数CV，CV为变异系数；/n根据CV的值从耕地范围内提取抛荒地的空间分布信息。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于遥感时序分析的抛荒地信息提取方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取遥感影像信息；
根据获取的遥感影像信息，构建NDVI时间序列数据集，并构建耕地范围内植被的NDVI连续时序生长变化曲线，NDVI为归一化差值植被指数；
根据耕地范围内植被的NDVI连续时序生长变化曲线，提取NDVI的年内变化曲线波动性强度的参数CV，CV为变异系数；
根据CV的值从耕地范围内提取抛荒地的空间分布信息。
2.根据权利要求1所述的基于遥感时序分析的抛荒地信息提取方法，其特征在于，所述遥感信息包括：8天MODISNDVI多年影像信息、GLC以及高分一号与二号多波段影像，GLC为全球土地覆盖产品集。
3.根据权利要求2所述的基于遥感时序分析的抛荒地信息提取方法，其特征在于，所述构建NDVI时间序列数据集的方法包括以下步骤：
根据8天间隔的MODISNDVI影像信息，通过波段融合构建NDVI时间序列数据集；
所述NDVI是按公式(1)计算得到：
其中，ρR为红波段反射率，ρNIR为近红外波段反射率。
4.根据权利要求3所述的基于遥感时序分析的抛荒地信息提取方法，其特征在于，所述构建耕地范围内植被的NDVI连续时序生长变化曲线的具体方法包括以下步骤：
基于GLC的耕地范围掩膜；
提取遥感影像NDVI指数时间序列数据集，基于MNSPI去除云和阴影对时序数据的影响，构建耕地范围内植被的NDVI连续时序生长变化曲线。
5.根据权利要求1所述的基于遥感时序分析的抛荒地信息提取方法，其特征在于，所述根据耕地范围内植被的NDVI连续时序生长变化曲线，提取NDVI的年内变化曲线波动性强度的参数CV的具体方法包括以下步骤：
逐象元依次获取影像全部像素的年内NDVI变化曲线；
计算以象元为单位的NDVI变异系数CV，计算公式如下：
CV＝σ/μ(4)
其中，CV为第i个象元NDVI的年内时间序列变异系数，σ为第i个象元为NDVI的年内时间序列标准差，μ为第i个象元年内NDVI时间序列的均值，n为影像中全部象元的个数。
6.根据权利要求5所述的基于遥感时序分析的抛荒地信息提取方法，其特征在于，所述根据CV的值从耕地范围内提取抛荒地的空间分布信息的具体方法包括：通过设置CV的阈值从耕地范围内提取抛荒地的空间分布信息；
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【专利技术属性】
技术研发人员：吴太夏，杨莹莹，赵玉婷，曾宇辉，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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