[發(fā)明專利]基于云計算平臺和生命周期的雙季作物種植界線自動化提取方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210133944.0
• 申請日: 2022-02-14
• 公開（公告）號: CN114724024B
• 公開（公告）日: 2023-05-09
• 發(fā)明（設計）人: 夏浩銘;郭研
• 申請（專利權）人: 河南大學
• 主分類號: G06V20/10
• 分類號: G06V20/10
• 代理公司: 鄭州大通專利商標代理有限公司 41111
• 代理人: 張立強

1.一種基于云計算平臺和生命周期的雙季作物種植界線自動化提取方法，其特征在于，包括：

步驟1、基于Google?Earth?Engine云計算平臺獲取研究期內研究區(qū)域中所有MODIS衛(wèi)星影像，并對MODIS衛(wèi)星影像進行預處理，得到預處理后的衛(wèi)星影像數據集；

步驟2、基于步驟1所述的衛(wèi)星影像數據集，獲取歸一化植被指數NDVI時間序列和地表水分指數LSWI時間序列；

步驟3、對步驟2得到的NDVI時間序列進行處理，得到最大NDVI時間序列數據集；

步驟4、基于步驟3中得到的NDVI時間序列，識別NDVI時間序列曲線的波峰和波谷，得到所有波峰值及波峰總個數，并得到所有波谷值及對應的日期DOY；

步驟5、對步驟2得到的LSWI時間序列進行處理，得到平均LSWI時間序列數據集；

步驟6、根據步驟5中得到的LSWI時間序列逐像素確定LSWI閾值，得到每個像素的LSWI閾值；

步驟7、根據步驟5中得到的LSWI時間序列以及步驟6中得到的LSWI閾值識別裸土，得到裸土分布圖；

步驟8、根據步驟4中得到的波峰值、波峰總個數和步驟7中得到裸土分布圖確定有效峰值個數，得到峰值個數圖；所述步驟8中，按照如下方式確定有效峰值個數：

對于NDVI時間序列的波峰，如果波峰值大于0.5，且波峰相鄰的兩個波谷時期均檢測出裸土，則該峰值被識別為有效峰值；

步驟9、根據步驟8中得到峰值個數圖確定雙季作物種植像素，得到雙季作物種植分布圖；

步驟10、根據步驟9中得到的雙季作物種植分布圖，利用核密度估計法獲取雙季作物種植北界范圍，得到雙季作物種植北界范圍；所述步驟10中，按照如下方式獲取雙季作物種植北界范圍：

將所獲的雙季作物種植分布圖由柵格轉換為矢量點，計算概率密度的估計量：

其中，f_h(x)是概率密度的估計量，n是雙季作物種植點的數量，h是用戶定義的平滑參數或帶寬，x是估計點的矢量坐標，x_i是采樣點的矢量坐標；K是用戶定義的非負數內核函數，它被視為二次Epanechnikov內核，其定義如下：

步驟11、根據步驟10中得到的雙季作物種植北界范圍，利用等值線提取法提取雙季作物種植北界線，得到雙季作物種植北界圖；

所述步驟11中，按照如下方式提取雙季作物種植北界線：

按照選定的最佳帶寬，使用百分位數方法確定具有95％百分位數的核密度估計閾值，并提取等于該閾值的等值線，選取位于最北的等值線作為雙季作物種植北界。

2.根據權利要求1所述的基于云計算平臺和生命周期的雙季作物種植界線自動化提取方法，其特征在于，所述步驟1中，對MODIS衛(wèi)星影像進行預處理：

利用FMask算法對所述衛(wèi)星影像進行觀測值提取，去除云、云陰影、卷云和冰/雪覆蓋的觀測值。

3.根據權利要求1所述的基于云計算平臺和生命周期的雙季作物種植界線自動化提取方法，其特征在于，所述步驟3中，按照如下方式對NDVI時間序列進行處理：

計算每8天NDVI的最大值作為綜合NDVI觀測值，獲得等時間間隔時間序列NDVI數據集；在缺失8天的綜合NDVI觀測值的地區(qū)，根據8天前、后的綜合NDVI觀測值進行線性插值；使用Savitzky-Golay濾波器對NDVI數據集進行平滑處理。

4.根據權利要求1所述的基于云計算平臺和生命周期的雙季作物種植界線自動化提取方法，其特征在于，所述步驟4中，按照如下方式識別NDVI時間序列曲線的波峰和波谷：

識別NDVI時間序列中的局部最大值為波峰，識別NDVI時間序列中的局部最小值為波谷，如果某一時刻的NDVI值高于該時刻前后的NDVI值，則定義為一個波峰，如果某一時刻的NDVI值低于該時刻前后的NDVI值，則定義為一個波谷。