[發明專利]基于遙感數據進行季度灌溉面積識別的方法

有效

• 申請號: 201910010701.6
• 申請日: 2019-01-07
• 公開（公告）號: CN109726698B
• 公開（公告）日: 2020-10-27
• 發明（設計）人: 郝震;趙紅莉;蔣云鐘;王浩;張弛;段浩;趙和松;王镕;易珍言;黃艷艷;韓昆
• 申請（專利權）人: 中國水利水電科學研究院
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06Q50/02;G06T3/40;G06T11/20;G06F17/16
• 代理公司: 成都方圓聿聯專利代理事務所(普通合伙) 51241
• 代理人: 曹少華

1.基于遙感數據進行季度灌溉面積識別的方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1、確定分析區域空間范圍并進行數據準備，收集不大于月尺度的植被指數、降水時間序列的遙感數據集，時間上統一處理為月尺度數據，統一各類數據的空間分辨率；

步驟1具體的包括以下分步驟：

步驟1.1、根據不同實施區域的范圍大小，依據空間分辨率選取NDVI數據以提高模型運算效率，并依據時間分辨率匹配性收集降水數據；

步驟1.2、對收集的數據進行時空分辨率統一處理，需要將收集的降水數據與NDVI數據運用統計方法進行時間分辨率上的統一；

步驟1.3、若降水數據與NDVI數據的空間分辨率不統一，使用重采樣或插值的方法統一兩種數據的空間分辨率；

步驟2、生成植被指數與降水隨時間變化折線圖，識別植被主要生長期與灌溉期時間范圍，并依據降水情況進行季節劃分；

步驟2具體的包括以下分步驟：

步驟2.1、運用區域統計方法，統計實施區域的平均降水和平均NDVI，繪制NDVI與降水時間變化折線圖，用來判斷區域整體植被生長變化情況；

步驟2.2、根據時間序列的NDVI生長變化曲線，將作物主要生長期判定為主要灌溉期，確定主要灌溉期的時間范圍；

步驟2.3、結合時間序列的降水變化曲線，劃分主要灌溉期中降水虧缺季與降水充足季，由于降水對NDVI的促進作用可能存在滯后性，劃分季節時可以根據實施區域的不同，再做調整，確定季節中包括的月份；

步驟3、對季節劃分后的植被指數NDVI與降水數據進行月度累加，得到季度值，然后計算累加的降水與植被指數間的一致性系數；

步驟3具體的包括以下分步驟：

步驟3.1、帶入歸一化模型前，需要對上一步驟中季節劃分的結果再次進行計算，使用累加的方式對月尺度的降水與NDVI進行季節轉化，計算季度累加值；

步驟3.2、進行歸一化處理；將累加后的季節降水與NDVI結果整理，分別將季節降水與季節NDVI轉換為二維數組，隨后再將不同年份的同季節降水與NDVI存入三維矩陣，對三維矩陣中的每一個元素都進行歸一化計算，計算公式如下：

r_i，j＝(x_i，j-min(x_{i，j，y}))/(max(x_i，j，y)-min(x_{i，j，y})) (1)

其中r_i，j表示NDVI或降水影像第i行，j列像元的歸一化結果，x_i，j表示NDVI或降水影像的第i行，j列的像元，min(x_{i，j，y})與max(x_{i，j，y})分別表示x_i，j像元在時間序列y中的最小值與最大值；

步驟3.3、將得到的NDVI與降水的歸一化矩陣帶入公式(2)獲得降水與NDVI的一致性系數：

其中RUE_seasonal表示季節內降水與NDVI的一致性系數，NDVI(r_i，j)與P(r_i，j)分別表示NDVI歸一化矩陣與降水歸一化矩陣；

步驟4、劃分一致性系數值域區間，根據一致性系數所在區間進行灌溉位置及灌溉面積識別；

步驟4具體的包括以下分步驟：

步驟4.1、提出植被生長與降水量一致性概念RUE_seasonal，其值處于[0,10]之間，將計算結果分層，分層如下：

區間	特征
seasonal≤1]]>	降水滿足植被生長，無灌溉行為
seasonal≤2]]>	降水不滿足植被生長，有較少灌溉行為
seasonal≤3]]>	降水不滿足植被生長，有一定灌溉行為
seasonal]]>	降水不滿足植被生長，有較多灌溉行為

步驟4.2、篩選不合理數據，對不合理數據進行補償；

步驟4.3、對不合理數據的補償需要考慮兩種情況，第一種是當P(r_i，j)等于0時，RUE_seasonal的計算結果將溢出；第二種情況是當P(r_i，j)等于1，RUE_seasonal的計算結果將小于1；為了防止算術溢出和錯誤分類，對不合理RUE_seasonal進行進一步補償；

步驟4.4、根據步驟4.1中的區間劃分結果，通過設定閾值來識別灌溉位置與灌溉面積；

步驟5、生成完整時間序列的植被主要生長期灌溉區域的時空分布專題圖成果。

2.根據權利要求1所述的基于遙感數據進行季度灌溉面積識別的方法，其特征在于，所述步驟5具體的包括以下分步驟：

步驟5.1、將三維矩陣的一致性計算結果重新轉化為柵格數據；

步驟5.2、根據上一步轉化的柵格數據生成各季節研究區灌溉面積的時空分布時間序列圖；

步驟5.3、根據各季節灌溉面積和分布柵格數據，可合并求得完整灌溉期的總灌溉面積和分布。