申请/专利权人：江苏天汇空间信息研究院有限公司

申请日：2022-03-18

公开（公告）日：2024-04-30

公开（公告）号：CN114972838B

主分类号：G06V10/764

分类号：G06V10/764;G06V10/56;G06V20/13

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.30#授权;2022.09.16#实质审查的生效;2022.08.30#公开

摘要：本发明公开了基于卫星数据得到的冬小麦识别方法，包括对冬小麦的种植与物候特征进行调查分析；获取遥感卫星中的各波段数据；对该卫星数据进行预处理，进行增强型植被指数的计算；基于计算结果，对增强型植被指数进行时序变化曲线的绘制，并对绘制的图像进行分析以构建冬小麦增强型植被指数的识别模型；基于增强型植被指数的时序变化曲线和识别模型，对冬小麦分布进行识别和提取；在遥感图像处理平台对提取后的遥感影像进行密度分割来区分各种地物的类别；并对其提高分类识别精度，且对该精度进行验证；本发明摆脱传统建立敏感波段模型的方法，从地区冬小麦生长特征出发，建立EVI差值速率模型。

主权项：1.基于卫星数据得到的冬小麦识别方法，其特征在于，包括以下具体过程：步骤S100：对冬小麦的种植与物候特征进行调查分析；得到冬小麦的具体种植物候特征，所述具体种植物候特征包括小麦出苗期、小麦越冬期、小麦返青期、小麦起身拔节期、抽穗期、开花期、小麦灌浆期和成熟收获期；步骤S200：获取遥感卫星中的各波段数据，所述波段包括近红外波段、蓝波段和红外波段；所述数据包括小麦出苗期、小麦越冬期、小麦返青期、小麦起身拔节期、抽穗期和成熟收获期的数据；且小麦成熟收获期的数据作为精度验证数据；步骤S300：基于所述步骤S200中获取的遥感卫星数据，所述遥感卫星数据包括第一卫星数据和第二卫星数据，并对第一卫星数据和第二卫星数据进行预处理；步骤S400：基于所述步骤S300的数据进行增强型植被指数的计算；所述步骤S400中进行增强型植被指数的计算，包括以下过程：利用公式计算冬小麦的增强型植被指数；其中Red指第一卫星红波段数值，Nir指第一卫星近红外波段数值，Blue为第一卫星蓝波段数值，C1为6.0，C2为7.5，L为土壤调节参数且数值为1；利用遥感图像处理平台输入冬小麦的增强型植被指数计算公式，依次计算出小麦出苗期、小麦越冬期、小麦返青期、小麦起身拔节期、抽穗期和成熟收获期遥感影像的增强型植被指数值；步骤S500：基于所述步骤S400的计算结果，绘制增强型植被指数的时序变化曲线，并对该时序变化曲线进行分析以构建冬小麦增强型植被指数的识别模型；所述步骤S500中绘制增强型植被指数的时序变化曲线包括以下过程：将卫星遥感影像与实地调查结合，在卫星遥感图像上选择样本区域，做出样本区域的增强型植被指数时序变化曲线；绘制时序变化曲线基于冬小麦每月增强型植被指数遥感影像；利用遥感图像处理平台进行处理，选择每个地块中任意像元点作为地块的增强型植被指数值，依次获取若干地块若干个月中的增强型植被指数值，并求出每月若干个地块的增强型植被指数值和均值；其中增强型植被指数时序变化曲线是以月份为X轴、每月增强型植被指数均值为Y轴，作出冬小麦增强型植被指数随时序变化曲线图；所述步骤S500中对该时序变化曲线进行分析以构建冬小麦增强型植被指数的识别模型，包括以下过程：分析冬小麦时序变化曲线图增长趋势和下降趋势对应的月份以及此时该冬小麦的物候特征；构建冬小麦增强型植被指数差值速率识别模型为： 其中m1、m2、m3分别为小麦出苗期、小麦起身拔节期和小麦成熟期的增强型植被指数，d为三个时间段增强型植被指数的天数差；分别得到两个时序阶段内差值速率的取值区间，计算两个时序阶段内差值速率的绝对值之差，当该绝对值之差大于系统预设阈值时，将所述两个时序阶段内差值速率对应的取值区间作为识别冬小麦的区间；步骤S600：基于所述步骤S500中的增强型植被指数的时序变化曲线和识别模型，提取和识别冬小麦的遥感影像；在遥感图像处理平台对提取和识别冬小麦的遥感影像进行密度的分割形成密度分割影像；所述步骤S600包括以下过程：基于步骤S500中冬小麦的识别区间，对冬小麦分布进行识别和提取，并在遥感图像处理平台对增强型植被指数差值遥感影像进行密度分割；对于K1模型，提取结果用绿色表示，对于K2模型，提取结果用黄色表示；按照冬小麦增强型植被指数的变化趋势，将增强型植被指数的K1模型识别结果导出为矢量，以增强型植被指数的K1模型识别结果的矢量对增强型植被指数的K2模型识结果进行裁剪，裁剪后的结果即为冬小麦识别的最终结果，即求出K1和K2模型识别结果的交集；步骤S700：基于所述步骤S600的数据，对密度分割影像计算分类识别精度，并对该分类识别精度进行验证。

全文数据：

权利要求：

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