申请/专利权人：兰州大方电子有限责任公司

申请日：2023-07-07

公开（公告）日：2023-10-10

公开（公告）号：CN116863348A

主分类号：G06V20/13

分类号：G06V20/13;G06V20/10;G06V10/30;G06V10/764

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.10.27#实质审查的生效;2023.10.10#公开

摘要：本发明公开了一种基于Landsat和Sentinel‑2A遥感影像的春玉米苗情监测方法，属于玉米监测技术领域。包括以下步骤：遥感数据预处理；春玉米提取；构建植被指数；异常值处理；叶面积指数反演；苗情分析；发布地图服务。本发明通过利用可获取到的Landsat89和Sentinel‑2A多源遥感影像构建时间序列数据集，对春玉米作物的实时生长状况、环境动态和分布状况进行大范围的周期性监测，为生产管理提供及时准确的信息服务，解决了现有的田间人工调查方法效率低、没有办法开展大面积的监测调查以及摄像头田间物联网技术成本高且监测范围有限的问题。

主权项：1.一种基于Landsat和Sentinel-2A遥感影像的春玉米苗情监测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：遥感数据预处理对获取的Landsat89和Sentinel-2A原始影像数据进行辐射定标、大气校正预处理，得到覆盖目标区域的高分辨率遥感影像数据；步骤二：春玉米提取以预处理后的Sentinel-2A高分辨率遥感影像数据为基础，利用面向对象多尺度分割算法对春玉米地块进行提取处理，然后将识别出的春玉米地块栅格数据转换为矢量数据；最后利用提取的矢量数据对预处理后的时间序列Landsat89和Sentinel-2A遥感影像数据进行裁剪处理；步骤三：构建植被指数在春玉米不同生育期采用不同的植被指数作为监测指标，在5月下旬6月初采用OSAVI指数对苗情进行监测；在6月中下旬春玉米拔节期采用归一化差值植被指数NDVI对苗情进行监测，在7月中下旬到8月上旬春玉米抽雄－吐丝期采用增强植被指数EVI指数对苗情信息进行监测；步骤四：异常值处理由于大气或者噪声的影响，导致卫星传感器会存在一些异常数据，所以采用盖帽法对植被指数异常值进行剔除处理；步骤五：叶面积指数反演根据提取的春玉米地块植被指数数据与实际田间测量获取的叶面积指数LAI数据，采用线性回归方法构建春玉米苗情估测模型；步骤六：苗情分析根据模型反演结果进行苗情分级，确定不同生育时期春玉米地块具体苗情信息；步骤七：发布地图服务根据苗情分析结果绘制专题图并发布地图服务供系统调用。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 兰州大方电子有限责任公司 一种基于Landsat和Sentinel-2A遥感影像的春玉米苗情监测方法

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