[發明專利]大棚識別方法及裝置

有效

• 申請號: 201611192180.3
• 申請日: 2016-12-21
• 公開（公告）號: CN106778629B
• 公開（公告）日: 2020-07-03
• 發明（設計）人: 王志盼;張清凌;錢靜;陳凱
• 申請（專利權）人: 中國科學院深圳先進技術研究院
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06Q50/02
• 代理公司: 深圳中一專利商標事務所 44237
• 代理人: 陽開亮

本發明公開了一種大棚識別方法及裝置。該大棚識別方法包括：接收用戶輸入的遙感影像，獲取遙感影像數據，所述遙感影像數據包括可見光波段；采用植被指數計算公式對所述遙感影像數據進行處理，以獲取植被指數；采用增強型水體指數計算公式對所述遙感影像數據進行處理，以獲取增強型水體指數；將所述植被指數、所述增強型水體指數和所述可見光波段識別特征，基于分類決策樹識別出所述遙感影像中的大棚區域。該大棚識別方法中，識別過程簡單方便，運算效率高且易于實現；并且，所需參數較少，無需進行大量參數設置，魯棒性高。

技術領域

本發明涉及遙感應用技術領域，尤其涉及一種大棚識別方法及裝置。

背景技術

隨著近年來城鎮化的快速發展，城市建設與農業用地的矛盾不斷加劇，人多地少成為一個嚴峻的問題。農業大棚作為一種新的農業設施，其具有價格低廉、可抵御病蟲害、不受氣候環境限制及提高單位面積產量等突出優點，因此得到快速的應用，近年來以每年20％的速度在不斷增長。大棚覆蓋面積的掌握對于國家統籌規劃、農業產值估算等方面具有重要的意義。傳統大棚覆蓋面積以人工實地走訪判別為主，逐層向上級匯報，該方式需要耗費大量的人力物力，且無法獲得大棚的準確地理空間位置分布情況，而大棚的準確分布情況對于決策者的決策制定具有至關重要的作用。遙感影像具有價格低廉，獲取手段簡易，同時具有快速大范圍連續觀測和獲取大棚空間分布情況的突出優點，因此，近年來基于遙感影像的大棚檢測成為了一個研究熱點問題。

目前基于遙感影像的大棚檢測，按照使用的遙感影像數據類型可以分為如下兩類：

其一是，基于高分辨率遙感影像(如IKONOS,SPOT,WordView2等)的大棚檢測算法。高分辨率遙感影像由于其具有空間分辨率高、紋理信息較遙感影像更為清晰的典型優點，近年來得到了較多的應用。該基于高分辨率遙感影像的大棚檢測算法，算法設計較為復雜，通常以面對對象方式進行，其對象的形成通常需要較多的參數設置，且后續的特征提取步驟需要較多的專家知識，涉及復雜的機器學習相關內容，且高分辨率遙感影像本身幅寬較低，且價格高昂，大大限制了其在大棚檢測中的應用。

其二是，基于中低分辨率遙感影像(如Landsat，Sentinal-2A等)的大棚檢測算法。由于中低分辨率遙感影像具有幅寬大，價格低廉等優點，因此更加適合于大范圍的大棚檢測。Landsat影像相對于高分辨率遙感影像具有覆蓋面廣，獲取途徑更為經濟便捷，相對于MODIS影像具有更高的空間分辨率，因此，非常適合于大棚提取研究。該基于中低分辨率遙感影像的大棚檢測算法，存在空間分辨率低，計算復雜且處理速度較慢的不足。

發明內容

本發明要解決的技術問題在于，針對現有技術的缺陷，提供一種大棚識別方法及裝置。

本發明解決其技術問題所采用的技術方案是：一種大棚識別方法，包括：

接收用戶輸入的遙感影像，獲取遙感影像數據；所述遙感影像數據包括可見光波段；

采用植被指數計算公式對所述遙感影像數據進行處理，以獲取植被指數；

采用增強型水體指數計算公式對所述遙感影像數據進行處理，以獲取增強型水體指數；

將所述植被指數、所述增強型水體指數和所述可見光波段識別特征，基于分類決策樹識別出所述遙感影像中的大棚區域。

優選地，所述遙感影像數據包括可見光波段、近紅外波段和短波紅外波段；所述可見光波段包括紅光波段和綠光波段。

優選地，所述植被指數計算公式包括：NDVI＝(NIR-R)/(NIR+R)；其中，NDVI為植被指數，NIR為近紅外波段，R為紅光波段。

優選地，所述采用增強型水體指數計算公式對所述遙感影像數據進行處理，以獲取增強型水體指數，包括：