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

有效

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

本發(fā)明屬于遙感目標(biāo)識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)一種基于云計(jì)算平臺(tái)和生命周期的雙季作物種植界線自動(dòng)化提取方法，該方法首先利用云計(jì)算平臺(tái)收集所有可用的遙感數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理，獲取研究區(qū)多年時(shí)間序列數(shù)據(jù)集；然后根據(jù)研究區(qū)植被的全生命周期曲線，估算作物種植或收割次數(shù)，制作雙季作物種植圖；最后利用核密度函數(shù)與等值線法提取不同作物種植強(qiáng)度變化界線。本發(fā)明能夠充分利用植被全生命周期的變化量化植被年內(nèi)生長(zhǎng)周期數(shù)，表征不同土地集約化利用強(qiáng)度，該發(fā)明還可以用于類似作物種植強(qiáng)度變化界線的提取，如牧草收割次數(shù)、放牧強(qiáng)度以及人工林地砍伐與再種植強(qiáng)度，揭示土地集約化利用程度，為農(nóng)牧業(yè)發(fā)展規(guī)劃提供科學(xué)依據(jù)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于遙感目標(biāo)識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于云計(jì)算平臺(tái)和生命周期的雙季作物種植界線自動(dòng)化提取方法。

背景技術(shù)

在中國(guó)，一半以上的耕地實(shí)施雙季種植。雙季種植作為中國(guó)重要的種植制度，其面積在全球氣候變化、農(nóng)業(yè)政策和耕作方式變化的影響下發(fā)生了重大變化。雙季作物種植北界是雙季作物種植制度的空間分布北部界限，同時(shí)也是雙季作物種植時(shí)空格局動(dòng)態(tài)變化的重要表征。明晰雙季作物種植北界的時(shí)空變遷特征，對(duì)于評(píng)估糧食生產(chǎn)安全，縮小糧食需求缺口和改善生態(tài)系統(tǒng)和人類健康具有重大意義。

雙季作物種植北界可為以氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的潛在北界和以遙感數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的實(shí)際北界。目前對(duì)于雙季作物種植北界的研究主要集中在潛在北界上，而缺少實(shí)際北界及其多年變動(dòng)的研究。但由于潛在北界是基于當(dāng)?shù)氐膶?shí)際氣候條件呈現(xiàn)出的最佳種植模式，然而農(nóng)民更傾向于按照傳統(tǒng)模式(過(guò)去的氣候條件和經(jīng)驗(yàn))去進(jìn)行種植。相較于實(shí)際北界，潛在北界并不能反映區(qū)域真實(shí)的耕作制度。實(shí)際北界的提取是研究其多年變動(dòng)的前提。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明針對(duì)現(xiàn)有的遙感識(shí)別技術(shù)中難以準(zhǔn)確量化不同作物種植強(qiáng)度界線的技術(shù)問(wèn)題，提出一種基于云計(jì)算平臺(tái)和生命周期的雙季作物種植界線自動(dòng)化提取方法，該方法基于時(shí)空大數(shù)據(jù)平臺(tái)識(shí)別作物全生命周期，計(jì)算作物種植次數(shù)，獲取雙季作物種植范圍，耦合核密度函數(shù)和等值線法，提取作物種植北界。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案：

一種基于云計(jì)算平臺(tái)和生命周期的雙季作物種植界線自動(dòng)化提取方法，包括：

步驟1、基于Google?Earth?Engine云計(jì)算平臺(tái)獲取研究期內(nèi)研究區(qū)域中所有MODIS衛(wèi)星影像，并對(duì)MODIS衛(wèi)星影像進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理后的衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)集；

步驟2、基于步驟1所述的衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)集，獲取歸一化植被指數(shù)NDVI時(shí)間序列和地表水分指數(shù)LSWI時(shí)間序列；

步驟3、對(duì)步驟2得到的NDVI時(shí)間序列進(jìn)行處理，得到最大NDVI時(shí)間序列數(shù)據(jù)集；

步驟4、基于步驟3中得到的NDVI時(shí)間序列，識(shí)別NDVI時(shí)間序列曲線的波峰和波谷，得到所有波峰值及波峰總個(gè)數(shù)，并得到所有波谷值及對(duì)應(yīng)的日期DOY；

步驟5、對(duì)步驟2得到的LSWI時(shí)間序列進(jìn)行處理，得到平均LSWI時(shí)間序列數(shù)據(jù)集；

步驟6、根據(jù)步驟5中得到的LSWI時(shí)間序列逐像素確定LSWI閾值，得到每個(gè)像素的LSWI閾值；

步驟7、根據(jù)步驟5中得到的LSWI時(shí)間序列以及步驟6中得到的LSWI閾值識(shí)別裸土，得到裸土分布圖；

步驟8、根據(jù)步驟4中得到的波峰值、波峰總個(gè)數(shù)和步驟7中得到裸土分布圖確定有效峰值個(gè)數(shù)，得到峰值個(gè)數(shù)圖；

步驟9、根據(jù)步驟8中得到峰值個(gè)數(shù)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(jù)步驟9中得到的雙季作物種植分布圖，利用核密度估計(jì)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；