[發明專利]一種提取全球特定農作物主產區種植分布的方法及系統

有效

• 申請號: 201811289647.5
• 申請日: 2018-10-31
• 公開（公告）號: CN109492568B
• 公開（公告）日: 2021-10-08
• 發明（設計）人: 楊澤宇
• 申請（專利權）人: 武漢珈和科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 武漢河山金堂專利事務所(普通合伙) 42212
• 代理人: 胡清堂;陳懿

本發明公開了一種提取全球特定農作物主產區種植分布方法及系統，用于農業遙感領域。本發明提供的方法包括：獲取中低分辨率MODIS數據的多時相數據，生成時間序列NDVI影像，對該影像進行S?G濾波，并根據特定農作物的物候期篩選所述影像，生成新的NDVI影像；對其進行主成分變換，選取主成分作為監督分類輸入影像；通過計算NDVI影像的生長曲線和標準生長曲線的均方根誤差，獲取所述特定農作物的樣本；調用支持向量機方法對輸入影像進行監督分類，并對監督分類結果進行約束。本發明通過對特定農作物的NDVI時序變化曲線進行分析，得到生長曲線，進而方便選取樣本，減少人工經驗的影響和樣本選取的時間消耗。可以提高農作物種植分布提取效率，同時提高提取的精確度。

技術領域

本發明涉及農業遙感領域，尤其涉及一種提取全球特定農作物主產區種植分布的方法及系統。

背景技術

了解農作物的種植分布可以為農業發展提供數據參考和指導，隨著現代科技的發展，針對大范圍的農作物種植分布。傳統的實地調查已逐漸被遙感監測替代，遙感監測即是通過人造衛星等設備上的遙測儀器通過對電磁波輻射、反射特性的遠距離探測。

遙感技術可為大面積農作物種植提供有效監測，目前，中高空間分辨率和高時間分辨率的影像能較好地克服低分辨率遙感影像所存在的混合像元問題，但因其時間分辨率過低，很難反映農作物動態變化的物候特征，對于全球范圍內農作物難以將同一地域上物候期較為類似的多種作物類型區分開。因此需要采用中低分辨率的多時序數據進行分析，而對中低分辨率數據采用監督分類方法時，需要大量人工經驗以及樣本選取時間，分析提取效率較低。

發明內容

本發明實施例提供了一種提取全球特定農作物主產區種植分布的方法及系統，用于高效快速的獲取全球特定農作物的種植分布。

在本發明實施例的第一方面，提供了一種提取全球特定農作物主產區種植分布的方法，包括：

獲取中低分辨率MODIS數據的多時相數據，生成時間序列NDVI影像后，對所述影像進行S-G濾波，并根據特定農作物的物候期篩選所述影像，生成新的NDVI影像；

對所述新的NDVI影像進行主成分變換，選取預設數量的主成分作為監督分類輸入影像；

通過計算所述輸入影像的NDVI序列生長曲線和所述特定農作物的標準生長曲線的均方根誤差，獲取所述特定農作物樣本及其他地物樣本；

利用所述特定農作物樣本及其他地物樣本，并調用支持向量機方法對所述輸入影像進行監督分類；

根據所述特定農作物的標準生長曲線，對監督分類結果中的所述特定農作物進行約束，獲得所述特定農作物的種植分布。

在本發明實施例的第二方面，提供了一種提取全球特定農作物主產區種植分布的系統，包括：

篩選模塊，用于獲取中低分辨率MODIS數據的多時相數據，生成時間序列NDVI影像后，對所述影像進行S-G濾波，并根據特定農作物的物候期篩選所述影像，生成新的NDVI影像；

選取模塊，用于對所述新的NDVI影像進行主成分變換，選取預設數量的主成分作為監督分類輸入影像；

計算模塊：用于通過計算所述輸入影像的NDVI序列生長曲線和所述特定農作物的標準生長曲線的均方根誤差，獲取所述特定農作物樣本及其他地物樣本；

監督分類模塊，用于利用所述特定農作物樣本及其他地物樣本，并調用支持向量機方法對所述輸入影像進行監督分類；

約束模塊，用于根據所述特定農作物的標準生長曲線，對監督分類結果中的所述特定農作物進行約束，獲得所述特定農作物的種植分布。

從以上技術方案可以看出，本發明實施例具有以下優點：