[發(fā)明專利]一種耕地非糧化遙感時序檢測方法

在審

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• 申請日: 2023-02-13
• 公開（公告）號: CN116246168A
• 公開（公告）日: 2023-06-09
• 發(fā)明（設計）人: 肖武;姜素琴;何廳廳;譚永忠;余晨
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: G06V20/10
• 分類號: G06V20/10;G06V20/52;G06V10/764;G06V10/40
• 代理公司: 金華市婺實專利代理事務所(普通合伙) 33340
• 代理人: 胡恩晗

本發(fā)明公開了一種耕地非糧化遙感時序檢測方法，包括：1)基于多源土地利用和耕地數(shù)據(jù)，通過并集處理形成研究區(qū)最大潛在耕地范圍；剔除潛在耕地范圍內的建成區(qū)，排除耕地非農(nóng)化行為的干擾，得到研究區(qū)內潛在耕地范圍；2)通過近三十年谷歌地球影像，對耕地非糧化進行分類，獲取作為識別潛在耕地區(qū)域耕地非糧化的特定遙感指數(shù)的時序數(shù)據(jù)；3)構建耕地非糧化類型判別模型，通過影像合成得到每個指數(shù)的年內合成值并繪制出變化軌跡，根據(jù)軌跡斜率變化判斷像素耕地非糧化類型；利用CCDC算法從遙感指數(shù)時序軌跡中識別最后一個斷點，此斷點發(fā)生的時間即為現(xiàn)有耕地非糧化發(fā)生的時間。本發(fā)明操作簡單，計算效率高，有利于耕地非糧化的檢測和管控。

技術領域

本發(fā)明屬于耕地保護、土地利用和遙感技術領域，具體指一種耕地非糧化遙感時序檢測方法。

背景技術

耕地非糧化信息提取是其他待檢測工作的基礎，提升非糧化信息獲取的準確性和時序性，有助于給后續(xù)分析及治理提供更加堅實的數(shù)據(jù)基礎。目前的待檢測識別耕地非糧化信息的方法有兩大類，第一類是基于問卷調查或統(tǒng)計數(shù)據(jù)的耕地非糧化信息統(tǒng)計，第二類是基于遙感的耕地非糧化信息提取。遙感技術在獲取大尺度土地覆被變化信息方面具有極大優(yōu)勢，能夠更好地反映土地覆被時空演變過程，已逐漸成為現(xiàn)階段土地利用覆被信息獲取的主流方法。大部分待檢測者采用基于土地覆被分類的方法提取非糧化信息，存在以下缺陷：(1)土地覆被分類結果的時相一致性難以得到保證。圖像噪聲、分類算法將導致每一期的分類結果存在不確定性，這種不確定性在土地覆被變化軌跡中被放大，所以很難判斷變化是真實存在還是由于某一期影像錯分導致。(2)遙感影像分類過程存在較多的人工干預，分類結果很大程度上受到人為的干擾，常用的監(jiān)督分類算法必須依靠高質量的標記樣本來訓練分類模型，才能得到可靠的分類結果。不僅如此，年內圖像合成策略模糊了土地覆被類型轉換的時間，損失了對于區(qū)分植被類型非常有價值的物候信息。因此，準確提取耕地非糧化信息存在較大的挑戰(zhàn)性。

遙感數(shù)據(jù)云平臺的快速發(fā)展提高了遙感影像的處理效率，谷歌地球引擎(GoogleEarth?Engine，GEE)云平臺能夠免費使用美國地質勘探局一級和二級陸地衛(wèi)星數(shù)據(jù)，具有強大的計算能力。基于多源遙感數(shù)據(jù)，結合耕地非糧化不同類型變化規(guī)律與植被物候特征，構建耕地非糧化類型判別規(guī)則，利用遙感指數(shù)年內合成值軌跡趨勢判斷類型，采用連續(xù)變化檢測與分類(CCDC)算法方法精確提取時間，對于待檢測區(qū)耕地非糧化時空演變的精確提取具有重要促進作用。

發(fā)明內容

本發(fā)明的目的是為解決上述難題，提出一種耕地非糧化遙感時序檢測方法，利用多源土地利用分類和耕地數(shù)據(jù)，結合長時序遙感影像，監(jiān)測耕地利用變化行為，將遙感指數(shù)時序變化檢測與物候特征相聯(lián)系，采用時序變化檢測的方法，構建耕地非糧化類型判別規(guī)則，提取耕地非糧化類型、時間及空間位置特征，有利于獲取耕地非糧化信息和管控耕地非糧化行為。

為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術方案：

本發(fā)明提出一種耕地非糧化遙感時序檢測方法，基于長時序多源遙感空間數(shù)據(jù)，結合耕地非糧化不同類型變化規(guī)律與植被物候特征，構建耕地非糧化類型判別規(guī)則，利用遙感指數(shù)年內合成值軌跡趨勢判斷類型，采用連續(xù)變化檢測與分類(CCDC)算法方法精確提取時間，達到精確提取待檢測區(qū)耕地非糧化時空演變過程的效果。該方法包括，通過并集處理構建最大潛在范圍的耕地數(shù)據(jù)，獲取典型遙感指數(shù)時序軌跡，利用選定遙感指數(shù)年內合成值軌跡斜率判斷非糧化類型，基于遙感指數(shù)時序變化提取非糧化發(fā)生時間，提取出耕地非糧化的時間、類型及空間位置從而得到待檢測區(qū)不同類型耕地非糧化時空演變結果。

具體包括以下步驟：

S1、獲取待檢測區(qū)域內多源土地利用數(shù)據(jù)和耕地數(shù)據(jù)，對獲取的數(shù)據(jù)進行預處理得到潛在耕地范圍；

S2、潛在耕地范圍內耕地非糧化進行分類，并識別潛在耕地區(qū)域耕地非糧化的特定遙感指數(shù)時序數(shù)據(jù)；