一种玉米收割进度高时空分辨率监测方法技术

一种玉米收割进度高时空分辨率监测方法，本发明专利技术涉及一种玉米高时空分辨率监测方法。本发明专利技术步骤：一、获取Sentinel

【技术实现步骤摘要】
一种玉米收割进度高时空分辨率监测方法


[0001]本专利技术涉及一种玉米高时空分辨率监测方法。

技术介绍

[0002]东北地区是我国玉米的主产区，其玉米产量居主要农作物之首。玉米是我国主要的粮食作物之一，对于我国粮食安全具有重要意义。对玉米的收割进度进行及时的监测，有利于及时调整农业管理决策，保障玉米的品质和产量。
[0003]然而，现在进行农作物监测的主要方法仍然依靠人工采样调查。该种方法需要大量的时间、人力和物力，不仅不能实现大面积监测，而且监测周期长，不能满足数据的时效性要求。遥感技术作为一种“遥远的观测”技术，能够在较短周期内获取大面积地物的时空动态变化数据。因此，遥感技术能够实现大面积动态制图，是一种较好的监测玉米的收割进度的方法。
[0004]目前，利用遥感技术进行农作物收割进度监测，主要是利用光学影像对冬小麦的收割进度进行监测。主要的方法分为两类，一类是基于NDVI阈值分割的方法对单时相数据进行分类，另一类是对多时相的数据进行分类。根据多期数据构建NDVI时间序列曲线，由冬小麦前后NDVI时间序列曲线的波动寻找阈值本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种玉米收割进度高时空分辨率监测方法，其特征在于玉米收割进度高时空分辨率监测方法按照以下步骤进行：一、确定待监测地区玉米收割时间，获取收割前后的Sentinel
‑
1和Sentinel
‑
2影像；二、对Sentinel
‑
1数据和Sentinel
‑
2数据进行预处理；三、根据玉米收割前和收割后在影像上的变化进行目视解译，提取样本点数据；四、根据样本点数据，提取并分析Sentinel
‑
1影像的极化特征和Sentinel
‑
2光谱反射率曲线；五、对Sentinel
‑
1影像和Sentinel
‑
2影像构建初步的特征集；六、对Sentinel
‑
1影像和Sentinel
‑
2影像特征集进行选择，形成特征集；七、利用阈值分割方法和随机森林方法基于特征集对Sentinel
‑
1和Sentinel
‑
2数据进行分类，并比较精度；八、Sentinel
‑
1影像和Sentinel
‑
2影像对分类方法进行选择；九、对分类后的影像进行一般的分类后处理；十、进行时间序列误分校正的特殊分类后处理方法，对分类精度进行优化；十一、绘制玉米收割进度的时空动态分布图，并统计累计玉米累计收割面积和收割比例；即实现了玉米收割进度高时空分辨率监测。2.根据权利要求1所述的一种玉米收割进度高时空分辨率监测方法，其特征在于步骤二中预处理的方法：对Sentinel
‑
1数据采用7*7的窗口大小进行Lee滤波，抑制斑点噪声；对Sentinel
‑
2数据，进行去云处理；然后分别对Sentinel
‑
1雷达数据和Sentinel
‑
2光学数据根据待检测地区农作物分布数据进行裁剪处理。3.根据权利要求1所述的一种玉米收割进度高时空分辨率监测方法，其特征在于步骤四中提取并分析Sentinel
‑
1影像的极化特征包括VV极化方式、VH极化方式、VH/VV的后向散射系数和后向散射系数的比值。4.根据权利要求1所述的一种玉米收割进度高时空分辨率监测方法，其特征在于步骤四中Sentinel
‑
2光谱反射率曲线包括Sentinel
‑
2影像的B2
‑
Blue、B3
‑

【专利技术属性】
技术研发人员：郑佳，郑兴明，
申请(专利权)人：中国科学院东北地理与农业生态研究所，
类型：发明
国别省市：