【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理及计算机领域，具体涉及一种农田覆膜信息提取方法。
技术介绍
1、地膜覆盖是一项十分重要的农艺措施，它在调节地温、保水保肥等方面发挥了突出的作用，能够促进作物发育，提高作物产量，保证了农作物的增产稳产。随着农田地膜的广泛使用，残膜带来的问题也不容忽视。大量残膜会阻碍土肥运移，造成土壤板结，污染土壤，导致作物减产。为了实现对覆膜信息的有效掌握，并根据对地膜使用情况的分析进行相关管理，农田覆膜的提取逐渐成为了当今农业中的热点话题之一。
2、传统的人工地面测量农田覆膜的手段获取的数据虽然较为真实可靠，但是费时费力，成本较高，无法保证数据的及时性和有效性，而且不同地区覆膜作物的生长期及生理状态不同，使其覆膜方式、覆膜时期不一致，从而难以在大尺度上获取到地膜的空间分布信息。而遥感技术因其大面积同步观测、实时性强且受到的制约条件少等特点，在地物监测识别方面得到了越来越广泛的应用。
3、在采用遥感手段对农田地膜进行识别与提取方面，eufemia tarantino等基于真彩色航空数据源，建立最优特征组合提取覆盖塑料薄膜的葡萄园，最终达到了90％的总体精度，但在不同研究地点的可转移性还有待优化。hasituya等利用landsat 8oli遥感影像提取光谱和纹理特征，确定最佳组合方案，建立支持向量机分类器提取覆膜农田，达到了90％以上的精度。lu等通过分析landsat-5tm图像上塑料地膜光谱特征建立了决策树分类器，绘制出大面积的塑料地膜时空动态图，精度达到84％，可以满足在大的地理区域上绘制覆膜分
技术实现思路
1、为了快速、有效、准确地获取农田覆膜面积信息，本专利技术提供了一种基于googleearth engine的农田覆膜信息提取方法。
2、本专利技术基于google earth engine的农田覆膜信息提取方法，技术方案如下：
3、步骤一、绘出研究区域的矢量边界，将其上传至google earth engine平台的个人数据库；
4、步骤二、在arcgis中将上述矢量图层与农作物熟制分布栅格图进行叠加分析，确定该研究区域作物的熟制，同时调查该研究区域的主要覆膜作物类型的覆膜时间；
5、步骤三、利用google earth影像选取覆膜面积稳定时期各地物类型样本；
6、步骤四、构建特征集；
7、步骤五、结合随机森林方法，建立基于25个特征变量的覆膜提取模型，调整确定最佳决策树数目后保存该模型；
8、步骤六、通过事先调查研究区域中覆膜作物在不同熟制下的覆膜时间，将步骤五所获得模型中的时间参数设置为覆膜面积趋于稳定的时间区间，最终完成农田覆膜的提取。
9、进一步的，步骤四基于google earth engine平台提取哨兵一号雷达卫星影像的vv、vh极化特征以及常用的六个纹理特征；并以哨兵二号2a级影像为数据源，利用qa60波段掩膜出云覆盖量小于10％的区域，对其进行均值合成后提取12个波段信息作为波段特征，并计算归一化植被指数(ndvi)、增强型植被指数(evi)、比值居民地指数(rri)、土壤调节植被指数(savi)和归一化水体指数(ndwi)五个指数特征；其中，常用的六个纹理特征为自相关(correlation)、角二阶矩(angular second moment，asm)、对比度(contrast)、熵(entropy)、反差分矩(inverse different moment，idm)和方差(variance)。
10、进一步的，上述各地物类型样本包括覆膜、旱地、水田、道路、林地、居民地、水体和未利用地。
11、本专利技术联合光学和雷达影像特征，既考虑到了雷达具有穿透云雾、全天时全天候成像的特点，能够弥补光学影像受大气辐射条件的限制；同时，雷达影像具有丰富的空间纹理信息和后向散射信息，能够提高不同地物遥感识别精度，在此基础上结合光学影像上丰富的光谱信息，能够有效弥补现有的覆膜提取方法的缺陷，克服天气影响，还能够对收集地物分类中信息细化、丰富化。
12、本专利技术基于google earth engine云平台(https://earthengine.google.com/)数据源，选取地物样点，然后构建基于光学和雷达卫星影像的输入特征集，综合光学和雷达影像特征，结合机器学习中的随机森林(random forest，rf)算法，根据覆膜作物熟制、覆膜时间等调查结果设置时间参数，建立覆膜提取模型。本专利技术方法可以准确、高效的识别农田地膜，掌握地膜面积，对环境治理与残膜防治具有重要意义。
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1.基于Google Earth Engine的农田覆膜信息提取方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于Google Earth Engine的农田覆膜信息提取方法，其特征在于，步骤四基于Google Earth Engine平台提取哨兵一号雷达卫星影像的VV、VH极化特征以及常用的六个纹理特征；并以哨兵二号2A级影像为数据源，利用QA60波段掩膜出云覆盖量小于10％的区域，对其进行均值合成后提取12个波段信息作为波段特征，并计算归一化植被指数、增强型植被指数、比值居民地指数、土壤调节植被指数和归一化水体指数五个指数特征；
3.根据权利要求1所述的基于Google Earth Engine的农田覆膜信息提取方法，其特征在于，上述各地物类型样本包括覆膜、旱地、水田、道路、林地、居民地、水体和未利用地。
【技术特征摘要】
1.基于google earth engine的农田覆膜信息提取方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于google earth engine的农田覆膜信息提取方法，其特征在于，步骤四基于google earth engine平台提取哨兵一号雷达卫星影像的vv、vh极化特征以及常用的六个纹理特征；并以哨兵二号2a级影像为数据源，利用qa6...
【专利技术属性】
技术研发人员：李晓洁，邓韵谣，任建华，
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：
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