基于高分辨率遥感影像的丘陵山区耕地宜机化确定方法技术

本发明专利技术公开了一种基于高分辨率遥感影像的丘陵山区耕地宜机化确定方法，包括以下步骤：计算目标区域的地块面积A、地块形状S、地块长宽比LW、地块高程差H四个数值；将四个数值分别与阈值比对获得地块面积指标AI、地块形状指标SI、地块长宽比指标LWI、地块高程差指标HI四个指标值；所有指标值均为1时确定为宜机化。本发明专利技术从地块形状、面积、长宽比、高差与农机作业密切相关的4个维度选取地块宜机化评价指标，利用样本地区高分辨率遥感影像和高精度DEM数据，基于ArcGIS绘制样本地区最小单元的地块边界，计算出耕地相关评价指标值，利用布尔型赋值方式和短板原理对样本地区耕地宜机化进行综合确定。综合确定。综合确定。

【技术实现步骤摘要】
基于高分辨率遥感影像的丘陵山区耕地宜机化确定方法


[0001]本专利技术属于智慧种植领域，具体是一种基于高分辨率遥感影像的丘陵山区耕地宜机化确定方法。

技术介绍

[0002]目前，学界对耕地改造评价研究主要集中在高标准农田建设方面，包括建设前评估和建设后评价。在高标准农田建设前评估方面，主要从土地利用结构、农田空间格局、提高生产能力、土壤环境质量、人口社会因素以及地形条件等采集农田整治目标区域发展参数，综合分析高标准农田建设条件，测算新增耕地数量、耕地质量提升、粮食产能提升等耕地整治潜力，综合评价目标区域的整治难易程度，为耕地整治项目选址与优先序安排提供决策依据。在高标准农田建设后评价方面，更多关注耕地整治后生态环境效应，包括土壤理化性状变化、土壤养分变化、农田生态系统变化等，部分学者认为土地整治得土壤性状发生了较大的改变，尤其会加剧农田土壤理化性质区域性不平衡问题，但不平衡现象随时间迁移逐渐变小。农田整治会增加土壤养分的异质性，造成土壤pH、盐分和氮磷钾等不同程度的空间变异，会破坏原本稳定的农田生态系统，但耕地整治后的农田设施化水平将大幅提升，包括水利设施、生态防护条件、机耕道等基础设施。尚未查询到系统评价耕地宜机化水平的文献，对农田设施水平评价的文献也主要集中在水利设施方面，与宜机化相关的仅涉及机耕道通达性方面，对地块作业宜机化没有阐述。农田宜机化改造已经开始在部分丘陵山区试点，但由于缺乏相关评价方法与标准，不利于试点项目成果的推广应用。

技术实现思路

[0003][0004]本专利技术针对背景技术中存在的问题，提出一种基于高分辨率遥感影像的丘陵山区耕地宜机化确定方法。
[0005]技术方案：
[0006]一种基于高分辨率遥感影像的丘陵山区耕地宜机化确定方法，包括：
[0007]计算目标区域的地块面积A、地块形状S、地块长宽比LW、地块高程差H四个数值；
[0008]将四个数值分别与阈值比对获得地块面积指标AI、地块形状指标SI、地块长宽比指标 LWI、地块高程差指标HI四个指标值；
[0009]所有指标值均为1时确定为宜机化。
[0010]具体的，它包括以下步骤：
[0011]S1、获取目标地域的航空摄影数据；
[0012]S2、使用数据处理软件，将航空摄影数据绘制为目标地域的地块封闭边界与其他地形要素的空间图形，填写相关属性，获得矢量属性表；
[0013]S3、基于矢量属性表获取目标区域的地块面积A、地块形状S、地块长宽比LW、地块高程差H四个数值；
[0014]S4、将四个数值分别与阈值比对获得地块面积指标AI、地块形状指标SI、地块长宽比指标LWI、地块高程差指标HI四个指标值；
[0015]S5、基于四个指标值输出目标地域的宜机化判定结果。
[0016]具体的，S1中，航空摄影数据为LIDAR机载激光雷达数据生成的高精度DEM数据。
[0017]具体的，S2中，所述数据处理软件为ArcGIS。
[0018]具体的，S2中，使用ArcGIS空间工作平台和空间分析工具，通过空间读取、空间叠加、空间分析的技术手段，绘制目标地域的地块封闭边界与其他地形要素的空间图形，填写相关属性，获得矢量属性表。
[0019]具体的，S3中：
[0020]地块面积A：基于矢量属性表获得每个地块的封闭矢量边界，利用ArcGIS的空间分析方法，计算每个封闭矢量边界内的面积，即为地块面积A；
[0021]地块形状S：利用ArcGIS的空间分析手段，拟合得到地块封闭边界的最小外接矩形，并计算得到最小外接矩形面积A
MER
，然后计算地块面积A与其最小外接矩形面积A
MER
的比值，该比值称为地块的矩形度，即为地块形状S；
[0022]地块长宽比LW：利用ArcGIS空间分析手段得到地块最小外接矩形的长度L与宽度W，计算最小外接矩形的长宽比，即为地块长宽比LW；
[0023]地块高程差H：提出矢量属性表中每个绘制地块的面积，通过空间属性计算工具获取每个绘制地块最小外接矩形，套叠相应地区的DEM数据，求出每个地块的平均高程，计算相邻地块之间的高程之差，获得地块高程差指标H。
[0024]具体的，S4中，满足阈值要求的指标值编码为1，不满足阈值要求的指标值编码为0。
[0025]具体的，S5中，所有指标值均为1时确定为宜机化。
[0026]本专利技术的有益效果
[0027]本专利技术从地块形状、面积、长宽比、高差与农机作业密切相关的4个维度选取地块宜机化评价指标，利用样本地区高分辨率遥感影像和高精度DEM数据，基于ArcGIS绘制样本地区最小单元的地块边界，计算出耕地相关评价指标值，利用布尔型赋值方式和短板原理对样本地区耕地宜机化进行综合确定。
[0028]本专利技术以样本地区采样视频数据为基础，进行数字化分析，客观判断出样本地区是否宜机化。相较传统的主观判断，更具高效性、科学性和准确性。本方法可用于高标准农田建设工程、农田宜机化改造工程项目评估，由于农田分布的广泛性，传统人工测绘方法工作量大、成本高，而采用本方法进行评估可有效减少野外作业工作量，降低工程项目前期投入成本，同时评价指标的科学设计保障了评估方法的科学性，ArcGIS技术和高分辨率遥感影像的应用也充分保障评估结果的准确性。
附图说明
[0029]图1为实施例中抽样村分布图
[0030]图2为实施例中部分抽样村地块分布情况图
具体实施方式
[0031]实施例以南京为例对本专利技术方法做进一步说明，但本专利技术的保护范围不限于此：
[0032]南京位于长江下游沿岸，北连江淮平原，东接长江三角洲，南京国土面积658,231.3公顷，农用地438039.0公顷，占国土面积66.5％。其中，耕地245593.1公顷，园地9404.1公顷，林地73927.9公顷，其他农用地109063.1公顷，分别占国土面积的37.31％、1.43％、 11.23％，16.57％。基本农田主要分布在六合、江宁、溧水、高淳、浦口五区，合计 220389.9hm2，占全市基本农田总面积的96.92％，其中六合和江宁区基本农田分布比重最大，
[0033](一)数据来源与处理方法
[0034]实施例的研究数据主要来源于2018年覆盖南京全境的0.3米航空摄影数据(比例尺，1:500)，由LIDAR机载激光雷达数据生成的高精度DEM数据(采样间距2.5m)。数据处理软件为ArcGis10.2，软件运行计算机配置为酷睿i7CPU、8G内存。在南京市六合区、浦口区、江宁区、高淳区、溧水区5个涉农区各随机抽取2个自然村，共计10个抽样村，具体抽样村分布如图1所示，抽样村耕地总体情况如表1所示。
[0035]利用ArcGIS空间工作平台和空间分析工具，通过空间读取、空间叠加、空间分析等技术手段，分别绘制抽样村的地块封闭边界与其他地形要素的空间图形，填写相关属性，提出矢量属性表本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于高分辨率遥感影像的丘陵山区耕地宜机化确定方法，其特征在于计算目标区域的地块面积A、地块形状S、地块长宽比LW、地块高程差H四个数值；将四个数值分别与阈值比对获得地块面积指标AI、地块形状指标SI、地块长宽比指标LWI、地块高程差指标HI四个指标值；所有指标值均为1时确定为宜机化。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于它包括以下步骤：S1、获取目标地域的航空摄影数据；S2、使用数据处理软件，将航空摄影数据绘制为目标地域的地块封闭边界与其他地形要素的空间图形，填写相关属性，获得矢量属性表；S3、基于矢量属性表获取目标区域的地块面积A、地块形状S、地块长宽比LW、地块高程差H四个数值；S4、将四个数值分别与阈值比对获得地块面积指标AI、地块形状指标SI、地块长宽比指标LWI、地块高程差指标HI四个指标值；S5、基于四个指标值输出目标地域的宜机化判定结果。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于S1中，航空摄影数据为LIDAR机载激光雷达数据生成的高精度DEM数据。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于S2中，所述数据处理软件为ArcGIS。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于S2中，使用ArcGIS空间工作平台和空间分析工具，通过空间读取、空间叠加、...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈聪，曹光乔，李亦白，刘东，
申请(专利权)人：农业农村部南京农业机械化研究所，
类型：发明
国别省市：