一种三七种植区的遥感识别方法技术

本发明专利技术公开了一种三七种植区的遥感识别方法，包括步骤如下：获取遥感影像数据并进行预处理，得到融合的影像数据；依次利用多尺度分割法和光谱差异分割法对融合的影像数据进行分割，得到斑块对象；以任一斑块对象内所有像元的光谱波段值的均值作为该斑块对象的特征值，并据此提取特征参数，同时根据三七荫棚在绿波段和蓝波段的差异，构建归一化三七指数SANQI；对提取过特征参数的遥感影像使用目视判读法采样，通过定义已知区域的地物类型，构建训练样本数据集；根据训练样本数据集构建三七荫棚遥感识别的决策树模型，对三七种植区进行遥感识别和分类。本发明专利技术具有省时省力、可操作性强，且精度高的特点。且精度高的特点。且精度高的特点。

【技术实现步骤摘要】
一种三七种植区的遥感识别方法


[0001]本专利技术属于农业遥感识别
，具体涉及一种三七种植区的遥感识别方法。

技术介绍

[0002]三七为五加科人参属多年生草本植物，是我国特有的名贵道地中药材，具有活血化瘀、消肿定痛等功效，素有“金不换”的美誉。三七用药范围广、市场需求量大，仅国内就涉及1300多家中药制药企业和400多个中药产品。因此，道地三七的可持续供应能力对保证我国中药产业的稳定发展至关重要(李云龙等，土壤强还原处理对三七连作障碍因子及再植三七生长的影响，土壤学报，2019，56(3)：758
‑
770)。云南省文山州是道地三七的主产区，其栽培面积和产量均占全国90％以上，因此及时准确地掌握文山州三七种植面积情况不仅可以为预测道地三七产量及其供应能力提供重要依据，还能为农业主管部门制订合理的三七种植规划提供科学指导，且对稳定三七市场价格和引导政府制定相关产业政策具有重要作用(戴晨曦等，中草药材种植遥感监测与分析，国土资源遥感，2018,30(1)：210
‑
216)。
[0003]遥感技术具有覆盖面积广、实施成本低、准确性高和实时性强等优点，目前已广泛应用于农业经济作物的面积调查、产量估算、长势监测以及病虫害预警等方面(张健康等，基于多时相遥感影像的作物种植信息提取，农业工程学报，2012，28(2)：134
‑
141)。三七喜阴，栽培过程中需要遮荫棚覆盖，以调节透光度和温度，而三七遮荫棚的主要材料为黑色遮阳网，其光谱特征与周围地物差异较大，因此可采用遥感技术对三七种植区进行识别，从而实现三七种植面积估算和产量预测的目的。目前主要的三七种植区遥感识别方法包括目视解译法(周应群等，基于遥感技术的三七资源调查方法研究，中国中药杂志，2005，30(24)：1902
‑
1905)、监督分类法(戴晨曦等，中草药材种植遥感监测与分析，国土资源遥感，2018,30(1)：210
‑
216)、决策树分类法(史婷婷等，基于决策树模型的文山三七种植面积估算方法研究，中国中药杂志，2017，42(22)：4358
‑
4361)。目视解译法主要是利用三七荫棚在遥感影像上呈现的独特光谱特征进行分类，目视解译配合实地调查校验的识别方法虽精度较高，但需耗费大量的人力、物力和财力，因而无法保证每年都对三七种植区进行走访调查和验证。另外，目视解译法不仅对遥感影像的质量要求较高，且解译结果易受解译人员的主观影响。监督分类法又称训练区分类法，其主要利用三七荫棚与其他地物的光谱特征差异，结合高程、坡度等信息，在真实训练样本数据的基础上，得出三七荫棚区别于其他地物的特征参数，并通过建立判别函数对遥感影像进行计算机自动分类，该分类方法的精度主要取决于训练样本量的大小，但一旦训练样本量过多，就非常耗时。决策树分类法主要根据不同地物的光谱特征差异建立决策树规则进行阈值划分，并以三七荫棚影像所在阈值区间对其进行分类，该方法不需要大量的训练样本数据。但是，由于地物的复杂性以及成像条件的限制，遥感影像常呈现出“同谱异物”和“同物异谱”的现象，如三七荫棚在遥感影像上可呈现出黑色、深蓝色、棕红色等多种颜色，因此这种仅基于光谱的决策树分类法易造成错分和误分，导致分类精度不高。此外，由于三七种植区的海拔较高，常出现云量过多等气候特征，易影响遥感影像的质量，从而为准确识别三七种植区带来了一定的难度。综上，目前常用的三七
种植区遥感识别方法均存在一定的局限性。
[0004]因此，现亟需一种省时省力、可操作性强，且精度高的三七种植区识别方法，为准确估算三七种植面积和预测产量提供支撑。

技术实现思路

[0005]解决的技术问题：针对上述技术问题，本专利技术提供了一种三七种植区的遥感识别方法，具有省时省力、可操作性强，且精度高的特点。
[0006]技术方案：一种三七种植区的遥感识别方法，包括步骤如下：
[0007]步骤1，获取遥感影像数据并进行预处理，得到融合的影像数据；
[0008]步骤2，依次利用多尺度分割法和光谱差异分割法对融合的影像数据进行分割，得到斑块对象；
[0009]步骤3，以任一斑块对象内所有像元的光谱波段值的均值作为该斑块对象的特征值，并据此提取特征参数，同时根据三七荫棚在绿波段和蓝波段的差异，构建归一化三七指数SANQI；
[0010]步骤4，对提取过特征参数的遥感影像使用目视判读法采样，通过定义已知区域的地物类型，构建训练样本数据集；
[0011]步骤5，根据训练样本数据集构建三七荫棚遥感识别的决策树模型，对三七种植区进行遥感识别和分类。
[0012]优选的，所述步骤1中遥感影像数据为Landsat影像数据。
[0013]优选的，所述步骤1中预处理包括影像修复、辐射定标、大气校正、地形校正、影像融合、影像拼接与裁剪。
[0014]优选的，所述步骤2中多尺度分割法的参数设置如下：形状指数为0.1、压实度为0.5、平整度为0.5。
[0015]优选的，所述步骤2中光谱差异分割法步骤如下：
[0016]步骤2
‑
1，计算经多尺度分割法得到的第k个对象R
k
的信息熵；
[0017]步骤2
‑
2，对任意相邻两个对象，如对象合并后的信息熵大于合并前每一对象的信息熵，则合并这两个对象；
[0018]步骤2
‑
3，重复步骤2
‑
2直至遍历多尺度分割法后的影像。
[0019]进一步的，所述步骤2
‑
1中信息熵h
Rk
的计算公式如下：
[0020][0021]其中，n为遥感影像的波段数，为遥感影像在(i，j)处第q波段的光谱值。
[0022]优选的，所述步骤3中特征参数包括光谱特征和特征指数；
[0023]所述光谱特征包括蓝光波段、绿光波段、红光波段和近红外波段；
[0024]所述特征指数包括：归一化差异植被指数NDVI、归一化差异水体指数NDWI和土壤调节植被指数SAVI。
[0025]优选的，所述归一化三七指数SANQI的计算公式如下：
[0026](ρ
blue
‑
ρ
green
)/(ρ
blue
+ρ
green
)，
[0027]其中：ρ
green
为绿光波段反射率，ρ
blue
为蓝光波段反射率。
[0028]优选的，所述步骤4中地物类型包括：植被、不透水表面、裸地、水体和三七荫棚。
[0029]优选的，所述步骤5中决策树模型为CART决策树。
[0030]有益效果：本专利技术原理简单，工作效率高，可以宏观的观测三七分布，适用于大面积的三七种植区识别工作。具体的，本专利技术通过多尺度分割和光谱差异分割结合的图像分割技术，降低了信息处理量，不本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种三七种植区的遥感识别方法，其特征在于，包括步骤如下：步骤1，获取遥感影像数据并进行预处理，得到融合的影像数据；步骤2，依次利用多尺度分割法和光谱差异分割法对融合的影像数据进行分割，得到斑块对象；步骤3，以任一斑块对象内所有像元的光谱波段值的均值作为该斑块对象的特征值，并据此提取特征参数，同时根据三七荫棚在绿波段和蓝波段的差异，构建归一化三七指数SANQI；步骤4，对提取过特征参数的遥感影像使用目视判读法采样，通过定义已知区域的地物类型，构建训练样本数据集；步骤5，根据训练样本数据集构建三七荫棚遥感识别的决策树模型，对三七种植区进行遥感识别和分类。2.根据权利要求1所述的一种三七种植区的遥感识别方法，其特征在于，所述步骤1中遥感影像数据为Landsat影像数据。3.根据权利要求1所述的一种三七种植区的遥感识别方法，其特征在于，所述步骤1中预处理包括影像修复、辐射定标、大气校正、地形校正、影像融合、影像拼接与裁剪。4.根据权利要求1所述的一种三七种植区的遥感识别方法，其特征在于，所述步骤2中多尺度分割法的参数设置如下：形状指数为0.1、压实度为0.5、平整度为0.5。5.根据权利要求1所述的一种三七种植区的遥感识别方法，其特征在于，所述步骤2中光谱差异分割法步骤如下：步骤2
‑
1，计算经多尺度分割法得到的第k个对象R
k
的信息熵；步骤2
‑
2，对任意两个相邻对象，如对象合并后的信息熵大于合并前每一对象的信息熵，则...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵军，张晶清，夏青，张金波，蔡祖聪，
申请(专利权)人：南京师范大学，
类型：发明
国别省市：