【技术实现步骤摘要】
基于亚米级高分卫星遥感影像的牧区羊群的自动监测方法
本专利技术涉及对地监测领域、生态环境等领域，更具体的说是涉及一种基于亚米级高分卫星遥感影像的牧区羊群的自动监测方法。
技术介绍
遥感技术是从远距离感知目标反射或自身辐射的电磁波、可见光、红外线，对目标进行探测和识别的技术。遥感技术广泛用于军事侦察、导弹预警、军事测绘、海洋监视、气象观测和互剂侦检等。在民用方面，遥感技术广泛用于地球资源普查、植被分类、土地利用规划、农作物病虫害和作物产量调查、环境污染监测、海洋研制、地震监测等方面。然而，由于卫星遥感技术分辨率有限，牛、羊、马等牧畜尺度又比较小，卫星遥感通常难以对其进行有效监测。目前国内外未见有利用卫星遥感对牧畜进行自动监测的技术方法。仅有个别基于无人机的一些大型哺乳动物等的监测研究，且为目视判读的方法，而且无人机监测代价也大，难以大规模应用。目前国内外对牧区牧畜群的监测，基本是通过抽样统计或者逐级表格申报填报的方式统计，需要较多的人力投入，存在成本高、效率低、质量低等问题，比如很多牧民或地方考虑各种原因，存在...
【技术保护点】
1.一种基于亚米级高分卫星遥感影像的牧区羊群的自动监测方法，其特征在于，包括以下步骤：/n挑选高分遥感数据，获取监测区域两期影像，其中所述两期影像包括当期影像T1和前期影像T0；/n将所述两期影像分别进行预处理得到子影像块；/n通过对所述子影像块分别采用基于局部极值的分水岭算法进行羊群斑点分布的初提取；/n对两期子影像块提取的羊群斑点分布数据分别进行数据合并，融合成两期羊群斑点分布数据文件；/n利用所述两期羊群斑点分布数据文件，根据羊群的时空变化特征进行当期羊群斑点分布精提取；/n基于精提取后的斑点分布数据和当期影像数据文件，采用面向对象的图像分割和空间统计方法，进行图像斑...
【技术特征摘要】
1.一种基于亚米级高分卫星遥感影像的牧区羊群的自动监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
挑选高分遥感数据，获取监测区域两期影像，其中所述两期影像包括当期影像T1和前期影像T0；
将所述两期影像分别进行预处理得到子影像块；
通过对所述子影像块分别采用基于局部极值的分水岭算法进行羊群斑点分布的初提取；
对两期子影像块提取的羊群斑点分布数据分别进行数据合并，融合成两期羊群斑点分布数据文件；
利用所述两期羊群斑点分布数据文件，根据羊群的时空变化特征进行当期羊群斑点分布精提取；
基于精提取后的斑点分布数据和当期影像数据文件，采用面向对象的图像分割和空间统计方法，进行图像斑块对象及其统计信息提取，并基于空间叠加和关联分析，进行羊群斑块分布提取，得到羊群面状分布数据；
对所述羊群面状分布数据利用基于形态学的计算模型，计算羊群中羊的总数量。
2.根据权利要求1所述的基于亚米级高分卫星遥感影像的牧区羊群的自动监测方法，其特征在于，所述预处理包括几何精纠正、图像增强处理和影像分块。
3.根据权利要求2所述的基于亚米级高分卫星遥感影像的牧区羊群的自动监测方法，其特征在于，通过图像增强处理，在遥感影像中增强羊群这类小目标的图像信号，同时抑制噪点干扰信息；所述图像增强处理的具体步骤如下：
(1)滤波：利用低通滤波，滤除遥感图像中的噪点干扰信息；
(2)重采样：利用最邻近分配重采样法，对图像进行向下重采样，使得像元大小缩小，像元增多，图像尺寸增大；
设原图像为F，图像每个像元大小为宽为w、高为h，图像的尺寸为M×N个像元；向下重采样后的图像为G，图像每个像元的大小为w/k1、h/k1，图像的尺寸为k1*M×k2*N；其中k1，k2均为大于1的整数。
4.根据权利要求2所述的基于亚米级高分卫星遥感影像的牧区羊群的自动监测方法，其特征在于所述影像分块的切分尺寸为羊群平均大小的1.5～2倍。
5.根据权利要求1所述的基于亚米级高分卫星遥感影像的牧区羊群的自动监测方法，其特征在于，羊群斑点分布的初提取是基于羊群斑点与周边地物的光谱梯度差异采用基于局部极值的分水岭算法，并且其中关键参数是基于子影像块直方图统计数据进行自适应的设置。
6.根据权利要求1所述的基于亚米级高分卫星遥感影像的牧区羊群的自动监测方...
【专利技术属性】
技术研发人员：高吉喜，肖如林，张文国，侯鹏，万华伟，付卓，王永财，王雪峰，孙阳阳，靳川平，杨栩，杨旻，金点点，李营，彭阳，
申请(专利权)人：生态环境部卫星环境应用中心，
类型：发明
国别省市：北京;11
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