一种基于雷达和光学数据组合特征的农作物倒伏遥感监测方法与应用技术

本发明专利技术涉及农业遥感技术领域，公开了一种基于雷达和光学数据组合特征的农作物倒伏遥感监测方法与应用。其包括：收集倒伏区域的信息；获取作物分布区Sentinel

【技术实现步骤摘要】
一种基于雷达和光学数据组合特征的农作物倒伏遥感监测方法与应用


[0001]本专利技术涉及农业遥感
，具体地说，涉及一种基于雷达和光学数据组合特征的农作物倒伏遥感监测方法与应用。

技术介绍

[0002]实现农作物灾害的及时监测和评估对于指导科学生产具有极为重要的现实意义。农作物的倒伏是农业生态系统中较为常见的灾害类型之一。遥感技术在开展大面积的倒伏区域监测和灾害评价上正在发挥积极的作用。然而，由于倒伏区域面积大小不一且形态各异，且倒伏的程度也存在着空间显性的异质性，因此，利用遥感技术实现倒伏区域特征提取仍然是当前面临的重要挑战。
[0003]目前通过遥感数据提取农作物倒伏的方法还较少，仍处于起步阶段，其中常见的一些农作物倒伏提取方法有结合无人机遥感数据与机器学习方法提取农作物倒伏、通过实地农作物倒伏测量数据结合遥感数据分析农作物不同物候期的倒伏发生率以及倒伏严重性评价等方法。但是这些方法都只限于小范围区域，并且需要大量的倒伏和其他非倒伏区域的观测数据，且数据获取花费较大。
[0004]基于此，有必要开发一种新的方法来实现对农本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种农作物倒伏遥感监测方法，其特征在于，所述方法包括：(1)收集含有倒伏样本点的具有代表性的倒伏区域的形状、位置、作物分布信息；(2)获取所述倒伏区域中作物分布区对应时相的高分辨率Sentinel
‑
1SAR数据，所述Sentinel
‑
1SAR数据中包含两个极化模式下的后向散射系数VV和VH；将VH除以VV作为第一信号特征，获得所述第一信号特征的分布图；(3)获取所述倒伏区域中作物分布区对应时相的高分辨率Sentinel
‑
2光学遥感数据，根据所述Sentinel
‑
2光学遥感数据中包含的近红和红波段的特征提取来获取归一化差异植被指数，作为第二信号特征，获得所述第二信号特征的分布图；通过灰度共生矩阵计算所述Sentinel
‑
2光学遥感数据的空间纹理特征，作为第三信号特征，获得所述第三信号特征的分布图；(4)根据所述第一信号特征、所述第二信号特征和第三信号特征的分布分别构建所述倒伏区域中的非倒伏掩膜区域，并将结果求并集，最终获取非倒伏区的掩膜范围；(5)以所述非倒伏区的掩膜范围对所述倒伏区域进行掩膜之后，获得所述倒伏区域的初步倒伏分布图，所述初步倒伏分布图中的所有像元为待验证像元；通过衡量每一所述待验证像元的所述第一信号特征、所述第二信号特征和第三信号特征来得到综合相似性指数，并根据所述综合相似性指数筛除掉非倒伏区域的像元，最终获得倒伏区域的分布。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述综合相似性指数的计算公式如下：其中，SI是综合相似性指数，m是信号特征要素的个数，μ
i
和σ
i
分别是初步倒伏分布图中在对应信号特征要素i上的信号特征的均值和标准差，x
i
是任一待验证像元在对应信号特征要素i上的值。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于正态分布原理，根据所述综合相似性指数筛除掉非倒伏区域的像元；具体地，根据各待验证像元的综合相似性指数的均值μ
si
和标准差σ
si
以如下公式计算每一待验证像元的指标HS：...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄健熙，李雪草，苏伟，刘峻明，李俐，尹冬勤，曾也鲁，
申请(专利权)人：中国农业大学，
类型：发明
国别省市：