[發明專利]一種監測作物收割進度的方法及裝置

有效

• 申請號: 201410610674.3
• 申請日: 2014-11-03
• 公開（公告）號: CN104360347B
• 公開（公告）日: 2017-07-28
• 發明（設計）人: 趙春江;楊浩;楊貴軍;楊小冬;徐新剛;顧曉鶴;張競成;李賀麗;龍慧靈;常紅
• 申請（專利權）人: 北京農業信息技術研究中心
• 主分類號: G01S13/90
• 分類號: G01S13/90
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司11002
• 代理人: 李相雨

技術領域

本發明涉及雷達遙感應用技術領域，具體涉及一種監測農作物收割進度的方法及裝置。

背景技術

農作物收割是直接決定最終有效糧食產量的重要活動。過早收割會減少糧食產量，過晚收割將增加不利天氣影響的風險。然而，收獲期所持續的時間非常短暫，考慮天氣、機械人力以及后茬作物播種等因素，很多時候需要“搶收”，因而對監測信息的時效性要求非常高。因此，在大范圍及時監測收獲期作物的收割進度，將有助于優化收割策略，進行更加合理有效的機械、人力、運輸、后續加工等資源的調配，最大限度的保證高效收割和最終產量。

傳統的作物收割進度信息獲取主要依靠人力實地調查，耗時耗力，效率低下，且監測范圍有限，無法獲得區域范圍上的宏觀信息，進而無法對整體收割安排進行統籌規劃和指導。遙感技術的發展為作物收割進度的宏觀快速監測提供了一種有效手段。遙感探測具有覆蓋范圍大、探測周期短、現時性強、費用成本低等特點，可以大面積重復地對地面進行觀測，能夠監測區域的作物動態變化。目前，利用遙感技術監測作物收割方面，研究者進行一些初步的嘗試。現有研究多利用光學遙感影像，根據作物收割后的裸地和為未收割作物在光譜特征上的差異，判斷農田的收割狀況。

然而，采用上述方法由于很多情況下作物收割后繼續留在原地晾曬，導致收割地塊與未收割地塊在光學遙感上差異并不顯著，嚴重影響了光學遙感利用光譜特征監測收割狀況的有效性。

發明內容

針對現有技術中的缺陷，本發明提供了一種監測農作物收割進度的方法及裝置，解決了光學遙感監測收割進度數據獲取因對于收割后繼續留在原地晾曬，影響監測農作物收割進度的準確性的問題。

第一方面，本發明提供一種監測農作物收割進度的方法，包括：

在作物收獲期獲取監測區域的全極化合成孔徑雷達遙感影像，對所述遙感影像進行極化分解，獲取每一像素的極化參數；

提取所述遙感影像中每個地塊的邊界，根據所述每一像素的極化參數獲取所述每個地塊中所有像素的平均極化參數；

根據所述平均極化參數，判斷所述每個地塊的農作物是否已收割。

可選的，所述在作物收獲期獲取監測區域的全極化合成孔徑雷達遙感影像，對所述遙感影像進行極化分解，獲取每一像素的極化參數，包括：

在作物收獲期獲取監測區域的全極化合成孔徑雷達遙感影像；

對所述遙感影像進行預處理；

利用極化目標分解方法對所述預處理后的遙感影像進行極化分解，獲取每一像素的極化參數。

可選的，所述對所述遙感影像進行預處理，包括：

對所述合成孔徑雷達遙感影像進行輻射定標；

對輻射定標后的影像進行多視處理和斑噪去除；

將去噪后的四個極化通道數據轉化成極化散射矩陣；

對所述極化散射矩陣影像進行地理編碼、地形校正以及幾何精校正處理。

可選的，所述利用極化目標分解方法對所述預處理后的遙感影像進行極化分解，獲取每一像素的極化參數，包括：

利用Freeman-Durden三分量極化分解方法對預處理后的遙感影像進行極化分解，得到表面散射、偶次散射和體散射三種散射分量的功率強度P_s、P_d和P_v；三分量分解方程為：

T＝P_s*T_s+P_d*T_d+P_v*T_v

其中，T是用相干矩陣形式表示的極化散射矩陣，T_s是表示表面散射模型的相干矩陣，P_s是表示地物表面散射分量的功率；T_d是表示偶次散射模型的相干矩陣，P_d是表示地物偶次散射分量的功率；T_v是表示體散射模型的相干矩陣，P_v是表示地物體散射分量的功率；

利用Cloude分解方法對預處理后的遙感影像進行極化分解，獲取所述極化散射矩陣T的最大特征值λ。

可選的，所述提取所述遙感影像中每個地塊的邊界，包括：

利用數據庫或根據面向對象的分割、分類方法得到監測區域地圖；

對所述監測區域地圖進行矢量化，得到監測區域內每個地塊的邊界。

可選的，所述根據所述平均極化參數，判斷所述每個地塊的農作物是否已收割，包括：

獲取所述平均極化參數中的平均地物體散射分量和所述平均最大特征值