[發明專利]一種基于水稻指數的多時相遙感影像水稻提取方法

有效

• 申請號: 202110390724.1
• 申請日: 2021-04-12
• 公開（公告）號: CN113205006B
• 公開（公告）日: 2022-07-19
• 發明（設計）人: 黃昕;涂理林
• 申請（專利權）人: 武漢大學
• 主分類號: G06V20/10
• 分類號: G06V20/10;G06V10/25;G06V10/26;G06V10/80;G06K9/62
• 代理公司: 武漢科皓知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 42222
• 代理人: 王琪

本發明涉及一種基于水稻指數的多時相遙感影像水稻提取方法。首先對每一個時相的遙感影像進行幾何配準，然后計算配準后的各時相遙感影像的歸一化差分植被指數NDVI，得到時序NDVI影像，再由時序NDVI影像及水稻生長季數計算得到多個歸一化差分時序指數NDTI，并對NDTI進行最小值融合，得到水稻指數RI，接著對RI特征影像進行閾值分割，得到水稻提取結果，最后利用光譜約束和幾何約束對水稻提取結果進行后處理，得到較為準確的水稻提取結果。本發明無需人工選擇訓練樣本，即可實現多時相遙感影像水稻全自動提取，且本發明基于水稻多個生長季的特點設計水稻指數進行水稻提取，可以廣泛用于多熟制品種水稻的提取。

技術領域

本發明屬于遙感影像處理技術領域，特別是涉及一種基于水稻指數的多時相遙感影像水稻提取方法。

背景技術

水稻是我國主要的糧食作物之一，其生長狀況影響著國家糧食安全、農業經濟發展以及社會穩定。水稻種植區域的提取是實施水稻監測、合理配置水稻種植資源、發展水稻生產的基礎，衛星遙感技術以其能實現周期性、大范圍覆蓋的優勢，成為大面積水稻種植區域快速自動提取的有效手段。

多時相遙感影像能夠反映地物在不同時間的變化情況，而農作物有著顯著的隨季節周期性變化的物候特征，因此在多時相遙感影像中不同農作物之間以及農作物與其它地物之間可以比較明顯地區分。許多學者將多時相遙感影像用于水稻提取中，現有的基于多時相遙感影像的水稻提取方法大致可分為兩類：1)非監督方法，在多時相遙感影像中提取一種或多種植被指數的時間序列，根據植被指數的變化規律，設定閾值來對水稻進行提取；2)監督分類方法，基于傳統的機器學習或深度學習，選取水稻訓練樣本，將多時相遙感影像和水稻樣本輸入分類器或深度網絡進行訓練，進而得到水稻提取的結果。但是，現有的方法中，非監督的方法往往是根據多種植被指數或植被指數的組合來設定多個閾值條件，需要耗費大量的人工、時間和精力來得到一個最佳的水稻提取模型。而監督分類方法，特別是基于深度學習的方法，需要通過大量的實地調查和人工標記來選擇訓練樣本，自動化程度較低。此外，水稻多個生長季、一年多熟的特點是其區別于其它農作物和地物的顯著物候特征之一，而現有方法較少對這種“多季”的特征加以利用。

發明內容

本發明針對現有技術的不足，提供一種基于水稻指數的多時相遙感影像水稻提取方法。首先由多時相遙感影像得到可以描述水稻生長狀態的植被指數時間序列，再從植被指數時間序列中提取出對應水稻每一個生長季的時序特征，通過對這些時序特征進行最小值融合來得到水稻指數特征，然后對水稻指數特征進行閾值分割得到水稻提取結果，最后利用光譜和幾何約束條件進行水稻提取后處理。

為了達到上述目的，本發明提供的技術方案是一種基于水稻指數的多時相遙感影像水稻提取方法，包括以下步驟：

步驟1,對每一個時相的遙感影像進行幾何配準；

步驟2,對每一個時相的遙感影像計算歸一化差分植被指數NDVI，得到時序NDVI影像；

步驟3,由時序NDVI影像及水稻生長季數計算得到多個歸一化差分時序指數NDTI；

步驟4,對NDTI進行最小值融合，得到水稻指數RI；

步驟5,對RI特征影像進行閾值分割，得到水稻提取結果；

步驟6,通過光譜約束和幾何約束，對步驟5中的水稻提取結果進行后處理。

而且，所述步驟2中歸一化植被指數NDVI的計算方法如下：

其中，為第i個時相的影像在近紅外波段的像素值，為第i個時相的影像在紅波段的像素值，m為總時相數量。