本發(fā)明涉及圖像處理，具體涉及一種基于時(shí)序多光譜遙感影像的覆膜農(nóng)田識(shí)別方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、農(nóng)田覆膜技術(shù)是一種廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的技術(shù)，通過(guò)在農(nóng)田表面覆蓋一層塑料薄膜，能夠有效地提高土壤溫度，保持土壤水分，從而促進(jìn)作物生長(zhǎng)，增加產(chǎn)量。通過(guò)覆膜技術(shù)能有效緩解自然環(huán)境的不良影響，為農(nóng)產(chǎn)品營(yíng)造優(yōu)越的生長(zhǎng)條件，從而迅速實(shí)現(xiàn)果蔬等農(nóng)產(chǎn)品的高產(chǎn)優(yōu)質(zhì)。但大面積覆膜農(nóng)田造成了不可忽視的白色污染，例如塑料薄膜殘留在土壤中，難以降解，導(dǎo)致土壤污染和農(nóng)田生態(tài)環(huán)境的惡化。不僅對(duì)水土資源造成不利影響，破壞土壤耕層結(jié)構(gòu)，而且阻礙農(nóng)作物水分和養(yǎng)分的傳輸，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)減產(chǎn)。這些事實(shí)表明亟需一種技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)快速獲取覆膜農(nóng)田的信息。

2、傳統(tǒng)的方法主要依賴于人工解譯和目視檢查，這種方法雖然直觀，但效率低下且主觀性強(qiáng)，難以在大范圍內(nèi)推廣應(yīng)用。遙感作為一種快速、可靠獲取全面農(nóng)業(yè)信息的熱門(mén)技術(shù)已經(jīng)為農(nóng)業(yè)發(fā)展做出了重要的貢獻(xiàn)，利用遙感技術(shù)進(jìn)行覆膜農(nóng)田信息提取研究，可以獲得覆蓋規(guī)模和分布，快速判斷農(nóng)作物的規(guī)模和面積，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供有效指導(dǎo)并規(guī)避農(nóng)業(yè)災(zāi)害，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)增產(chǎn)，可為農(nóng)業(yè)部門(mén)提供科學(xué)的理論支持。目前，已經(jīng)構(gòu)建了許多覆膜農(nóng)田遙感指數(shù)提取方法，但是精度仍難易保障。此外，在植被生長(zhǎng)期內(nèi)覆膜農(nóng)田的光譜特征會(huì)發(fā)生明顯改變，物候因子在覆膜農(nóng)田提取時(shí)應(yīng)當(dāng)加以重視。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種基于時(shí)序多光譜遙感影像的覆膜農(nóng)田識(shí)別方法及系統(tǒng)，以解決上述背景技術(shù)中存在的至少一項(xiàng)技術(shù)問(wèn)題。

2、為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采取了如下技術(shù)方案：

3、第一方面，本發(fā)明提供一種基于時(shí)序多光譜遙感影像的覆膜農(nóng)田識(shí)別方法，包括：

4、獲取待識(shí)別的遙感影像數(shù)據(jù)；

5、使用預(yù)先訓(xùn)練好的農(nóng)田識(shí)別模型對(duì)獲取的待識(shí)別的遙感影像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到遙感影像中覆膜農(nóng)田識(shí)別結(jié)果；其中，所述農(nóng)田識(shí)別模型的訓(xùn)練包括：搜集覆蓋研究區(qū)范圍內(nèi)的遙感影像數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理；基于目視解譯法選取樣本點(diǎn)，包括典型地物樣本點(diǎn)和覆膜農(nóng)田時(shí)序樣本點(diǎn)；結(jié)合典型地物光譜特征和覆膜農(nóng)田時(shí)序光譜特征分析，通過(guò)計(jì)算m指數(shù)光譜分離度，構(gòu)建基于物候的地膜農(nóng)田遙感識(shí)別指數(shù)用于覆膜農(nóng)田遙感提??；通過(guò)設(shè)定閾值t對(duì)結(jié)果進(jìn)行分割處理，提取覆膜農(nóng)田區(qū)域和非覆膜農(nóng)田區(qū)域。

6、進(jìn)一步的，構(gòu)建基于物候的地膜農(nóng)田遙感識(shí)別指數(shù)，包括：典型地物光譜特征分析；地膜農(nóng)田時(shí)序光譜特征分析；典型地物光譜分離度分析；構(gòu)建基于物候的地膜農(nóng)田遙感識(shí)別指數(shù)ppmfi。

7、進(jìn)一步的，所述遙感指數(shù)ppmfi為：

8、

9、其中，savi表示調(diào)節(jié)土壤的植被指數(shù)，ndbi表示歸一化建筑物指數(shù)，ndvig表示歸一化植被指數(shù)；ρcoastal為coastal的地表光譜反射率，ρgreen為green的地表光譜反射率，ρre-1為re-1的地表光譜反射率；ρnir為nir的地表光譜反射率，ρred為red的地表光譜反射率。

10、進(jìn)一步的，

11、其中，ρnir為nir的地表光譜反射率、ρred為red的地表光譜反射率，l代表常量，默認(rèn)為0.5。

12、進(jìn)一步的，

13、其中，ρswir2為swir2的地表光譜反射率，ρnir為nir的地表光譜反射率。

14、進(jìn)一步的，

15、其中，ρnir為nir的地表光譜反射率、ρred為red的地表光譜反射率；ndvig為地膜農(nóng)田變綠時(shí)期的歸一化植被指數(shù)。

16、第二方面，本發(fā)明提供一種基于時(shí)序多光譜遙感影像的覆膜農(nóng)田識(shí)別系統(tǒng)，包括：

17、獲取模塊，用于獲取待識(shí)別的遙感影像數(shù)據(jù)；

18、處理模塊，用于使用預(yù)先訓(xùn)練好的農(nóng)田識(shí)別模型對(duì)獲取的待識(shí)別的遙感影像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到遙感影像中覆膜農(nóng)田識(shí)別結(jié)果；其中，所述農(nóng)田識(shí)別模型的訓(xùn)練包括：搜集覆蓋研究區(qū)范圍內(nèi)的遙感影像數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理；基于目視解譯法選取樣本點(diǎn)，包括典型地物樣本點(diǎn)和覆膜農(nóng)田時(shí)序樣本點(diǎn)；結(jié)合典型地物光譜特征和覆膜農(nóng)田時(shí)序光譜特征分析，通過(guò)計(jì)算m指數(shù)光譜分離度，構(gòu)建基于物候的地膜農(nóng)田遙感識(shí)別指數(shù)用于覆膜農(nóng)田遙感提??；通過(guò)設(shè)定閾值t對(duì)結(jié)果進(jìn)行分割處理，提取覆膜農(nóng)田區(qū)域和非覆膜農(nóng)田區(qū)域。

19、第三方面，本發(fā)明提供一種非暫態(tài)計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述非暫態(tài)計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)用于存儲(chǔ)計(jì)算機(jī)指令，所述計(jì)算機(jī)指令被處理器執(zhí)行時(shí)，實(shí)現(xiàn)如第一方面所述的基于時(shí)序多光譜遙感影像的覆膜農(nóng)田識(shí)別方法。

20、第四方面，本發(fā)明提供一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲(chǔ)器和處理器，所述處理器和所述存儲(chǔ)器相互通信，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有可被所述處理器執(zhí)行的程序指令，所述處理器調(diào)用所述程序指令執(zhí)行如第一方面所述的基于時(shí)序多光譜遙感影像的覆膜農(nóng)田識(shí)別方法。

21、第五方面，本發(fā)明提供一種電子設(shè)備，包括：處理器、存儲(chǔ)器以及計(jì)算機(jī)程序；其中，處理器與存儲(chǔ)器連接，計(jì)算機(jī)程序被存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器中，當(dāng)電子設(shè)備運(yùn)行時(shí)，所述處理器執(zhí)行所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)的計(jì)算機(jī)程序，以使電子設(shè)備執(zhí)行實(shí)現(xiàn)如第一方面所述的基于時(shí)序多光譜遙感影像的覆膜農(nóng)田識(shí)別方法的指令。

22、本發(fā)明有益效果：提供的基于物候的地膜農(nóng)田遙感識(shí)別指數(shù)ppmfi，充分考慮結(jié)合農(nóng)作物生長(zhǎng)物候特征，可以基于sentinel-2遙感影像進(jìn)行快速高精度農(nóng)區(qū)覆膜農(nóng)田提取。

23、本發(fā)明附加方面的優(yōu)點(diǎn)，將在下述的描述部分中更加明顯的給出，或通過(guò)本發(fā)明的實(shí)踐了解到。

技術(shù)特征：

1.一種基于時(shí)序多光譜遙感影像的覆膜農(nóng)田識(shí)別方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于時(shí)序多光譜遙感影像的覆膜農(nóng)田識(shí)別方法，其特征在于，構(gòu)建基于物候的地膜農(nóng)田遙感識(shí)別指數(shù)，包括：典型地物光譜特征分析；地膜農(nóng)田時(shí)序光譜特征分析；典型地物光譜分離度分析；構(gòu)建基于物候的地膜農(nóng)田遙感識(shí)別指數(shù)ppmfi。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于時(shí)序多光譜遙感影像的覆膜農(nóng)田識(shí)別方法，其特征在于，所述遙感指數(shù)ppmfi為：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于時(shí)序多光譜遙感影像的覆膜農(nóng)田識(shí)別方法，其特征在于：

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于時(shí)序多光譜遙感影像的覆膜農(nóng)田識(shí)別方法，其特征在于：

6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于時(shí)序多光譜遙感影像的覆膜農(nóng)田識(shí)別方法，其特征在于：

7.一種基于時(shí)序多光譜遙感影像的覆膜農(nóng)田識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于，包括：

8.一種非暫態(tài)計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述非暫態(tài)計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)用于存儲(chǔ)計(jì)算機(jī)指令，所述計(jì)算機(jī)指令被處理器執(zhí)行時(shí)，實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-6任一項(xiàng)所述的基于時(shí)序多光譜遙感影像的覆膜農(nóng)田識(shí)別方法。

9.一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，其特征在于，包括存儲(chǔ)器和處理器，所述處理器和所述存儲(chǔ)器相互通信，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有可被所述處理器執(zhí)行的程序指令，所述處理器調(diào)用所述程序指令執(zhí)行如權(quán)利要求1-6任一項(xiàng)所述的基于時(shí)序多光譜遙感影像的覆膜農(nóng)田識(shí)別方法。

10.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括：處理器、存儲(chǔ)器以及計(jì)算機(jī)程序；其中，處理器與存儲(chǔ)器連接，計(jì)算機(jī)程序被存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器中，當(dāng)電子設(shè)備運(yùn)行時(shí)，所述處理器執(zhí)行所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)的計(jì)算機(jī)程序，以使電子設(shè)備執(zhí)行實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-6任一項(xiàng)所述的基于時(shí)序多光譜遙感影像的覆膜農(nóng)田識(shí)別方法的指令。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提供一種基于時(shí)序多光譜遙感影像的覆膜農(nóng)田識(shí)別方法及系統(tǒng)，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，搜集覆蓋研究區(qū)范圍內(nèi)的遙感影像數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理；基于目視解譯法選取樣本點(diǎn)，包括典型地物樣本點(diǎn)和覆膜農(nóng)田時(shí)序樣本點(diǎn)；結(jié)合典型地物光譜特征和覆膜農(nóng)田時(shí)序光譜特征分析，通過(guò)計(jì)算M指數(shù)光譜分離度，構(gòu)建基于物候的地膜農(nóng)田遙感識(shí)別指數(shù)用于覆膜農(nóng)田遙感提??；通過(guò)設(shè)定閾值T對(duì)結(jié)果進(jìn)行分割處理，提取覆膜農(nóng)田區(qū)域和非覆膜農(nóng)田區(qū)域。本發(fā)明提供的基于物候的地膜農(nóng)田遙感識(shí)別指數(shù)PPMFI，充分考慮結(jié)合農(nóng)作物生長(zhǎng)物候特征，可以基于Sentinel?2遙感影像進(jìn)行快速高精度農(nóng)區(qū)覆膜農(nóng)田提取。

技術(shù)研發(fā)人員：董新宇,許寧,雷俊杰,李偉,李治國(guó),賀振
受保護(hù)的技術(shù)使用者：商丘師范學(xué)院
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/11/14