雷竹林退化程度确定方法、介质和电子设备技术

本发明专利技术提出了一种雷竹林退化程度确定方法、介质和电子设备，该方法包括：获取目标区域的当前遥感图像，其中，当前遥感图像的波段至少包括近红外波段、中红外波段、红光波段以及蓝光波段；根据当前遥感图像，确定目标区域中每个样方的距平植被指数和地上生物量；将距平植被指数和地上生物量输入预设的退化阈值判定模型中，以确定当前遥感图像中对应于样方的像素点的值；根据当前遥感图像中像素点的值，确定当前遥感图像中每块雷竹图斑的雷竹林退化指数，其中，雷竹图斑包括多个像素点，雷竹图斑的雷竹林退化指数根据雷竹图斑内所有像素点的值确定。如此，可通过卫星遥感影像即可方便、快速、全面地获取雷竹生长情况。全面地获取雷竹生长情况。全面地获取雷竹生长情况。

【技术实现步骤摘要】
雷竹林退化程度确定方法、介质和电子设备


[0001]本专利技术涉及计算机领域，具体而言，涉及一种雷竹林退化程度确定方法、介质和电子设备。

技术介绍

[0002]雷竹是某市的乡土竹种，为我国著名的优良笋用竹。近20年来，雷竹笋产业快速发展，一直是某市农村经济的第一大产业，在竹笋重点产区，竹农60%的收入来自竹笋。某市通过推进产业化经营，从科技推广、市场建设、宣传促销多方面着手，使雷竹笋产业仍然处于主导地位。
[0003]随着雷竹林早出覆盖技术的应用推广，雷竹林的竹笋产量和经济效益得到了显著提高，但覆盖年限的增加也使得雷竹林出现了不同程度的退化现象，且有日趋严重的趋势。由于过度经营，最近几年，雷竹林因大量施用化肥，土壤酸化，竹林开始出现退化现象；因劳动力不足，竹笋实际效益下降，竹林出现失管荒芜等问题。
[0004]因此，对雷竹林的长势进行评价和诊断，以便农业农村局业务部门及时采取干预措施是促进雷竹产业可持续发展的有效手段。

技术实现思路

[0005]本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的雷竹林长势难以准确诊断的问题。
[0006]有鉴于此，本专利技术的一个目的在于提供一种雷竹林退化程度确定方法。
[0007]本专利技术的另一个目的在于提供一种计算机介质。
[0008]本专利技术的又一个目的在于提供一种电子设备。
[0009]为了实现上述目的，本专利技术的第一方面的技术方案提供了一种雷竹林退化程度确定方法，包括：获取目标区域的当前遥感图像，其中，所述当前遥感图像的波段至少包括近红外波段、中红外波段、红光波段以及蓝光波段；根据所述当前遥感图像，确定所述目标区域中每个样方的距平植被指数和地上生物量；将所述距平植被指数和所述地上生物量输入预设的退化阈值判定模型中，以确定所述当前遥感图像中对应于所述样方的像素点的值；根据所述当前遥感图像中所述像素点的值，确定所述当前遥感图像中每块雷竹图斑的雷竹林退化指数，其中，所述雷竹图斑包括多个所述像素点，所述雷竹图斑的雷竹林退化指数根据所述雷竹图斑内所有像素点的值确定。
[0010]可选地，所述方法还包括：根据所述雷竹图斑的雷竹林退化指数，确定雷竹图斑的雷竹林退化等级；根据所述雷竹林退化等级，在所述当前遥感图像中对所述雷竹图斑赋予颜色属性。
[0011]可选地，所述距平植被指数通过以下公式计算得到：A=(EVIi
‑
EVIavg)/EVIavg
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（1）EVI =2.5 * ((NIR
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RED) / (NIR + 6 * RED
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7.5 * BLUE + 1))
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（2）在公式（1）和公式（2）中，A为距平植被指数，NIR为近红外波段；RED为红光波段；BLUE为蓝光波段；EVI为增强型植被指数；EVIi为当年增强型植被指数值；EVIavg为近三年增强型植被指数均值。
[0012]可选地，所述地上生物量通过以下公式计算得到：B =
ꢀ‑
34.58
ꢀ‑ꢀ
105.16 * IIVI + 54.44 * EVI + 71.75 * TM437
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（3）EVI = 2.5 * ((NIR
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RED) / (NIR + 6 * RED
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7.5 * BLUE + 1))
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（4）IIVI = (NIR
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SWIR1) / (NIR + SWIR1)
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（5）TM437 = NIR * RED / SWIR2
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（6）其中，公式（3）至公式（6）中，B为地上生物量，NIR为近红外波段；RED为红光波段；BLUE为蓝光波段；SWIR1、SWIR2为波长不同的中红外波段；EVI为增强型植被指数；IIVI为近红外植被指数；TM437为TM4*TM3/TM7这一式子的代称。
[0013]可选地，退化阈值判定模型为：A<C AND B<D其中，A代表距平植被指数，B代表地上生物量，C代表年际间距平植被指数阈值，D代表雷竹退化比例阈值。
[0014]可选地，将所述距平植被指数和所述地上生物量输入预设的退化阈值判定模型中，以确定所述当前遥感图像中对应于所述样方的像素点的值，包括：根据数字图像P值分割法，对所述当前遥感图像进行分割，其中，所述P值与所述雷竹退化比例阈值相同；若分割后确定所述像素点的地上生物量小于雷竹退化比例阈值、且所述像素点的距平植被指数小于年际间距平植被指数阈值，则确定所述像素点的值为0；否则，确定所述像素点的值为1。
[0015]可选地，所述将所述距平植被指数和所述地上生物量输入预设的退化阈值判定模型中，以确定所述当前遥感图像中对应于所述样方的像素点的值之前，所述方法还包括：获取检测区域的历史遥感图像，并确定所述历史遥感图像对应的历史距平植被指数和历史地上生物量；将所述历史距平植被指数和所述历史地上生物量输入验证前的退化阈值判定模型中，以确定所述历史遥感图像中对应于样方的像素点的值；获取所述检测区域的样方的退化程度；根据所述样方的退化程度、以及所述像素点的值，以对验证前的退化阈值判定模型进行验证。
[0016]可选地，所述根据所述样方的退化程度、以及所述像素点的值，以对验证前的退化阈值判定模型进行验证，包括：根据所述样方的退化程度、以及所述像素点的值，确定验证前的退化阈值判定模型的准确率；在所述准确率超过预设阈值时，确定退化阈值判定模型验证通过。
[0017]本专利技术第二方面的技术方案提供了一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本专利技术第一方面所提供的方法。
[0018]本专利技术第三方面的技术方案提供了一种电子设备，包括：存储器，其上存储有计算机程序；处理器，用于执行所述存储器中的所述计算机程序，以实现本专利技术第一方面所提供的方法。
[0019]通过上述技术方案，通过卫星遥感影像即可方便、快速、全面地获取雷竹生长情况，极大地降低了雷竹林技专家现场研判竹林长势的难度和费用，也为农业农村局进行退化雷竹林恢复的决策提供理论依据。
[0020]具体来说，结合距平植被指数确定阈值进行生长趋势判断；在退化判定栅格图上使用雷竹种植矢量图斑进行像素点均值统计，判断该图斑雷竹林的生长情况，可以实现对雷竹林的长势分级提取。
[0021]本专利技术的附加方面和优点将在下面的描述部分中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。
附图说明
[0022]图1是根据本专利技术的一个实施例雷竹林退化程度确定方法的流程图；图2是根据本专利技术的一个实施例雷竹林退化程度确定方法的示意图；图3是本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于图像的雷竹退化程度确定方法，其特征在于，包括：获取目标区域的当前遥感图像，其中，所述当前遥感图像的波段至少包括近红外波段、中红外波段、红光波段以及蓝光波段；根据所述当前遥感图像，确定所述目标区域中每个样方的距平植被指数和地上生物量；将所述距平植被指数和所述地上生物量输入预设的退化阈值判定模型中，以确定所述当前遥感图像中对应于所述样方的像素点的值；根据所述当前遥感图像中所述像素点的值，确定所述当前遥感图像中每块雷竹图斑的雷竹林退化指数，其中，所述雷竹图斑包括多个所述像素点，所述雷竹图斑的雷竹林退化指数根据所述雷竹图斑内所有像素点的值确定。2.根据权利要求1所述的雷竹退化程度确定方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述雷竹图斑的雷竹林退化指数，确定雷竹图斑的雷竹林退化等级；根据所述雷竹林退化等级，在所述当前遥感图像中对所述雷竹图斑赋予颜色属性。3.根据权利要求1所述的雷竹退化程度确定方法，其特征在于，所述距平植被指数通过以下公式计算得到：A=(EVIi
‑
EVIavg)/EVIavg
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（1）EVI =2.5 * ((NIR
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RED) / (NIR + 6 * RED
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7.5 * BLUE + 1))
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（2）在公式（1）和公式（2）中，A为距平植被指数，NIR为近红外波段；RED为红光波段；BLUE为蓝光波段；EVI为增强型植被指数；EVIi为当年增强型植被指数值；EVIavg为近三年增强型植被指数均值。4.根据权利要求1所述的雷竹退化程度确定方法，其特征在于，所述地上生物量通过以下公式计算得到：B =
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34.58
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105.16 * IIVI + 54.44 * EVI + 71.75 * TM437
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（3）EVI = 2.5 * ((NIR
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RED) / (NIR + 6 * RED
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7.5 * BLUE + 1))
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（4）IIVI = (NIR
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SWIR1) / (NIR + SWIR1)
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（5）TM437 = NIR * R...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗煦钦，周斌，周祖煜，陈煜人，张澎彬，林波，张浩，莫志敏，李天齐，刘俊，
申请(专利权)人：杭州领见数字农业科技有限公司，
类型：发明
国别省市：