專利名稱：基于壟向平行的作物種植成數(shù)gps樣帶地面采集方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于信息技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種作物種植成數(shù)地面采集方法，特別是一種基于壟向平行的作物種植成數(shù)GPS樣帶地面采集方法。
背景技術(shù)：
地面采集方法與空間遙感技術(shù)相結(jié)合具有及時與準(zhǔn)確地獲取區(qū)域作物種植結(jié)構(gòu)信息的巨大潛力。近30年來已出現(xiàn)多種樣區(qū)耕地作物種植成數(shù)的地面采集方法，包括基于航空像片的實(shí)地樣塊制圖方法、方形樣塊實(shí)地樣點(diǎn)觀測方法、GPS定位視頻采集(GVG)方法、以及GPS樣線地面采集方法等。前兩種方法采集數(shù)據(jù)精度較高。但人工地面觀察與測量方式使其工作效率相當(dāng)?shù)停缓髢煞N方法因借助交通工具的快捷性而使地面采集效率得到很大改進(jìn)，但其獲取的數(shù)據(jù)精度卻不高。
中國專利公報公開了一種“時空定位的野外地物信息采集、處理與分析方法”(公開號CN1302033A，
公開日2001年7月4日)，其技術(shù)方案主要是在電源逆變器的支持下，利用一定配置的筆記本計算機(jī)和數(shù)碼照相機(jī)、GPS接收機(jī)、手動輸入器，通過由地理信息系統(tǒng)Titan3.1控件與Visual Basic6.0編程語言開發(fā)出的軟件系統(tǒng)，進(jìn)行時空定位野外地物信息采集、處理與分析。其中的GPS樣線地面采集方法，采集到的僅是交通線路兩側(cè)樣線處的作物種植成數(shù)數(shù)據(jù)，它所獲取的樣本信息量非常有限，將直接影響到作物種植成數(shù)的抽樣精度。

發(fā)明內(nèi)容
為了克服現(xiàn)有作物種植成數(shù)GPS樣線地面采集方法獲取樣本信息量有限的不足，本發(fā)明提供一種基于壟向平行的作物種植成數(shù)GPS樣帶地面采集方法，該方法以耕地作物壟向平行分布特征為基礎(chǔ)，通過引進(jìn)耕地地塊空間數(shù)據(jù)，結(jié)合作物種植成數(shù)GPS樣線數(shù)據(jù)，能夠大幅度提高地面獲取作物種植成數(shù)的信息數(shù)量，改進(jìn)作物種植成數(shù)GPS樣線地面采集方法獲取數(shù)據(jù)精度低的不足。
本發(fā)明提出的技術(shù)方案分為以下六個基本步驟，即采集GPS樣線線狀空間數(shù)據(jù)、獲取耕地地塊面狀空間數(shù)據(jù)、提取壟向地塊面狀空間數(shù)據(jù)、生成作物地塊面狀空間數(shù)據(jù)、聚合GPS樣帶面狀空間數(shù)據(jù)、以及推算采樣區(qū)域作物種植成數(shù)，具體內(nèi)容如下1)采集GPS樣線線狀空間數(shù)據(jù)在作物種植成數(shù)采樣區(qū)域，利用“時空定位野外地物信息采集、處理與分析系統(tǒng)”，記錄野外車輛所行駛的采樣路線，同時通過按鍵輸入道路旁側(cè)作物類型編碼，生成帶有作物種植類型信息的GPS樣線矢量數(shù)據(jù)，不同類型的GPS樣線線段對應(yīng)著不同類型農(nóng)作物；2)獲取耕地地塊面狀空間數(shù)據(jù)借助地理信息系統(tǒng)(GIS)軟件工具通過高空間分辨率遙感影像生成或者更新采樣區(qū)域土地詳查空間數(shù)據(jù)(比例尺≥1∶1萬)，生成采樣區(qū)域耕地地塊面狀空間數(shù)據(jù)。耕地地塊邊界由道路、防護(hù)林、河流等線狀地物及與其他類型面狀地物(如林地、草地等)相鄰公共邊界所確定；3)提取壟向地塊面狀空間數(shù)據(jù)借助GIS軟件工具，將耕地地塊面狀空間數(shù)據(jù)覆蓋于高空間分辨率遙感影像之上，識別每個耕地地塊中作物壟向信息，然后據(jù)此分割耕地地塊面狀空間數(shù)據(jù)，生成具有相同壟向的壟向地塊面狀空間數(shù)據(jù)；4)生成作物地塊面狀空間數(shù)據(jù)借助GIS軟件工具，將作物種植成數(shù)GPS樣線空間數(shù)據(jù)與壟向地塊空間數(shù)據(jù)疊置于一起，以GPS樣線矢量數(shù)據(jù)作物種植類型變化處為起點(diǎn)，做作物壟向的平行線，將壟向地塊面狀空間數(shù)據(jù)再次分割成具有相同作物類型的作物地塊面狀空間數(shù)據(jù)，并把GPS樣線的作物類型編碼賦予到作物地塊面狀空間數(shù)據(jù)屬性表中；5)聚合GPS樣帶面狀空間數(shù)據(jù)借助GIS軟件工具，將作物種植成數(shù)GPS樣線空間數(shù)據(jù)與作物地塊空間數(shù)據(jù)疊置于一起，以每條作物種植成數(shù)GPS樣線為基礎(chǔ)，分別選擇其對應(yīng)的作物地塊數(shù)據(jù)并將作物種植成數(shù)GPS樣線編碼賦到這些作物地塊空間數(shù)據(jù)屬性表中，形成作物種植成數(shù)GPS樣帶空間數(shù)據(jù)；6)推算采樣區(qū)域作物種植成數(shù)借助二維數(shù)據(jù)表統(tǒng)計軟件工具，對GPS樣帶作物地塊面狀空間數(shù)據(jù)屬性表中的面積字段，按照作物類型編碼進(jìn)行分類統(tǒng)計，并計算GPS樣帶中每種作物類型種植面積比例，進(jìn)而依據(jù)整群抽樣方式的統(tǒng)計量計算公式推斷出采樣區(qū)域作物種植成數(shù)。
本發(fā)明利用耕地作物呈現(xiàn)壟向平行分布特征，通過作物種植成數(shù)GPS樣線數(shù)據(jù)與耕地地塊面狀空間數(shù)據(jù)兩者結(jié)合，并加入耕地作物壟向信息，能夠?qū)⒊示€狀形式的作物種植成數(shù)GPS樣線地面采集數(shù)據(jù)拓展為成面狀形式的作物種植成數(shù)GPS樣帶數(shù)據(jù)，從而大幅度提高了作物種植成數(shù)地面采集數(shù)據(jù)的數(shù)量，克服了利用作物種植成數(shù)GPS樣線地面采集方法推斷采樣區(qū)域作物種植成數(shù)抽樣精度不高的缺陷。


圖1為農(nóng)田中不同類型作物空間分布示意圖。圖中1為單一作物空間分布，2交通線路。
圖2為農(nóng)田中耕地地塊示意圖。圖中3為耕地地塊。
圖3為農(nóng)田中壟向地塊示意圖。圖中4為壟向地塊。
圖4為作物種植成數(shù)GPS樣線線狀矢量數(shù)據(jù)示意圖。圖中5為GPS樣線，10為作物種植成數(shù)GPS樣線測量耕地地塊指向線。
圖5為基于壟向平行的作物種植成數(shù)GPS樣帶地面采集方法獲取的作物空間分布示意圖。圖中7為作物種植成數(shù)GPS樣帶。
圖6為作物種植成數(shù)GPS樣帶面狀矢量數(shù)據(jù)示意圖。圖中6為作物地塊。
圖7為吉林省德惠市某試驗(yàn)區(qū)域航空彩色影像。
圖8為由試驗(yàn)區(qū)域航空彩色影像(圖7)提取的農(nóng)作物空間分布圖。圖中用不同顏色的區(qū)域代表不同類型農(nóng)作物耕地地塊，1為單一作物空間分布，8為面狀圖例符號。
圖9為試驗(yàn)區(qū)域耕地地塊圖。圖中3為耕地地塊。
圖10為試驗(yàn)區(qū)域壟向地塊圖。圖中4為壟向地塊，9為作物壟向線。
圖11為試驗(yàn)區(qū)域作物種植成數(shù)GPS樣線數(shù)據(jù)圖。圖中用不同顏色GPS樣線代表不同類型的農(nóng)作物，5為GPS樣線，11為線狀圖例符號，10為作物種植成數(shù)GPS樣線測量耕地地塊指向線。
圖12為試驗(yàn)區(qū)域作物種植成數(shù)GPS樣帶數(shù)據(jù)圖。圖中6為作物地塊。
圖13為試驗(yàn)區(qū)域基于作物壟向平行特征的作物種植成數(shù)GPS樣帶地面采集方法獲取的作物空間分布圖。圖中用不同顏色區(qū)域代表不同類型的農(nóng)作物作物地塊，7為作物種植成數(shù)GPS樣帶，8為面狀圖例符號。
具體實(shí)施例方式
本發(fā)明基于作物壟向平行特征的作物種植成數(shù)GPS樣帶地面采集方法的目標(biāo)是通過地面采集手段盡可能多地獲取采樣區(qū)域農(nóng)作物空間分布準(zhǔn)確信息(如圖1所示)，以準(zhǔn)確推斷工作區(qū)域作物種植成數(shù)。
本發(fā)明實(shí)施過程中所用的耕地地塊3空間數(shù)據(jù)(如圖2所示)可通過地面測繪手段、或者利用空間遙感技術(shù)進(jìn)行獲取與更新，并使用GIS軟件進(jìn)行處理與管理；把耕地地塊3空間數(shù)據(jù)疊置在同區(qū)域高空間分辨率遙感影像上，使用GIS軟件編輯工具，將耕地地塊3空間數(shù)據(jù)分割成具有相同壟向的壟向地塊4空間數(shù)據(jù)(如圖3所示)；采樣區(qū)域作物種植成數(shù)GPS樣線數(shù)據(jù)(如圖4所示)可應(yīng)用“時空定位野外地物信息采集、處理與分析系統(tǒng)”于采樣區(qū)域而獲得；在GIS軟件環(huán)境下，在對采樣區(qū)域壟向地塊4空間數(shù)據(jù)與作物種植成數(shù)GPS樣線5數(shù)據(jù)進(jìn)行空間疊加的基礎(chǔ)上，從GPS樣線不同作物類型變化點(diǎn)處分別做各相鄰壟向地塊4的壟向平行線，將壟向地塊4空間數(shù)據(jù)分割成為分布有相同類型作物的作物地塊6空間數(shù)據(jù)，并將GPS樣線5各線段作物類型編碼賦到相鄰作物地塊6空間數(shù)據(jù)屬性表記錄中(如圖5所示)；在GIS軟件環(huán)境下，將作物種植成數(shù)GPS樣線5旁側(cè)的作物地塊6空間數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合，生成作物種植成數(shù)GPS樣帶數(shù)據(jù)(如圖6所示)；利用電子二維數(shù)據(jù)表統(tǒng)計軟件工具統(tǒng)計出其屬性表中不同作物類型種植面積及其所占比例，并根據(jù)整群抽樣方式的統(tǒng)計量計算公式，由各GPS樣帶統(tǒng)計出的作物種植比例推斷出整個采樣區(qū)域的作物種植成數(shù)及其變動方差。
以上基于壟向平行的作物種植成數(shù)GPS樣帶地面采集方法可通過以下實(shí)施例進(jìn)行說明在吉林省德惠市某一地區(qū)進(jìn)行的基于壟向平行的作物種植成數(shù)GPS樣帶地面采集試驗(yàn)，其步驟如下1)獲取作為試驗(yàn)區(qū)域的吉林省德惠市某區(qū)域高空間分辨率航空遙感真彩色影像數(shù)據(jù)(如圖7所示，)結(jié)合由“時空定位野外地物信息采集、處理與分析系統(tǒng)”實(shí)地采集的作物種植成數(shù)GPS樣線5數(shù)據(jù)(如圖11所示)，利用ArcView 3.3軟件中的View工具，通過人機(jī)交互目視解譯方法，提取并生成試驗(yàn)區(qū)域作物種植類型空間分布圖(如圖8所示)。使用ArcView 3.3軟件中的Table工具，統(tǒng)計出由遙感調(diào)查方法獲取的整個試驗(yàn)區(qū)域10種農(nóng)作物種植成數(shù)數(shù)據(jù)，見表1中的農(nóng)作物種植成數(shù)測量遙感調(diào)查數(shù)據(jù)列。
2)在ArcView 3.3軟件環(huán)境下，以航空遙感真彩色影像為背景，根據(jù)從影像中識別出的線狀道路信息，提取并生成試驗(yàn)區(qū)域耕地地塊空間數(shù)據(jù)(如圖9所示)，各耕地地塊3被有一定寬度的交通線路2所分割。
3)在ArcView 3.3軟件環(huán)境下，再次以航空遙感真彩色影像為背景，識別出耕地地塊3中作物分布壟向信息并生成作物壟向線9的數(shù)據(jù)，然后將試驗(yàn)區(qū)域耕地地塊3空間數(shù)據(jù)分割成具有相同壟向的壟向地塊4空間數(shù)據(jù)(如圖10所示)。
4)由“時空定位野外地物信息采集、處理與分析系統(tǒng)”實(shí)地采集的種植成數(shù)GPS樣線5的數(shù)據(jù)(如圖11所示)包含了交通線路2一側(cè)的作物類型分布信息，GPS樣線5的數(shù)據(jù)所測量的作物類型分布由作物種植成數(shù)GPS樣線測量耕地地塊指向線10來表示。
5)在ArcView 3.3軟件環(huán)境下，將具有統(tǒng)一空間投影的試驗(yàn)區(qū)域壟向地塊4空間數(shù)據(jù)與作物種植成數(shù)GPS樣線5數(shù)據(jù)疊置起來，結(jié)合作物壟向線9與作物分布指向線，從GPS樣線5作物類型變化處做作物壟向線9的平行線，將壟向地塊4空間數(shù)據(jù)分割成具有相同作物類型分布的作物地塊6空間數(shù)據(jù)，并把GPS樣線5各線段作物類型編碼賦到相鄰作物地塊6空間數(shù)據(jù)屬性表記錄中，形成的試驗(yàn)區(qū)域作物類型空間分布圖如圖12所示。
6)在ArcView 3.3軟件環(huán)境下，將試驗(yàn)區(qū)域壟向地塊4空間數(shù)據(jù)與作物種植成數(shù)GPS樣線5數(shù)據(jù)疊合起來，以每條作物種植成數(shù)GPS樣線5為基礎(chǔ)，分別選擇其對應(yīng)的作物地塊6并將作物種植成數(shù)GPS樣線編碼賦予到這些作物地塊6空間數(shù)據(jù)屬性表中，形成作物種植成數(shù)GPS樣帶空間數(shù)據(jù)(如圖13所示)。
7)因試驗(yàn)區(qū)域作物種植成數(shù)GPS樣帶被全部測量，下一步GPS樣帶整群抽樣的作物種植成數(shù)統(tǒng)計推斷環(huán)節(jié)被省略，其地面采集的結(jié)果即為試驗(yàn)區(qū)域作物地塊6空間數(shù)據(jù)屬性表中不同作物類型種植面積的比例。作物種植成數(shù)統(tǒng)計工作是在在ArcView 3.3軟件環(huán)境下，使用Table工具對試驗(yàn)區(qū)域作物地塊6空間數(shù)據(jù)屬性表進(jìn)行操作而完成的，其結(jié)果見表1中農(nóng)作物種植成數(shù)測量GPS樣帶數(shù)據(jù)列，而GPS樣線5數(shù)據(jù)列表示的是采用“時空定位野外地物信息采集、處理與分析系統(tǒng)”專利中的作物種植成數(shù)GPS樣線地面采集方法所得到的結(jié)果。
表1中測量絕對誤差與相對誤差數(shù)據(jù)列表示的是以遙感調(diào)查獲取的試驗(yàn)區(qū)域作物種植成數(shù)數(shù)據(jù)為真值所計算出的GPS樣線與GPS樣帶兩種作物種植成數(shù)地面采集方法獲取數(shù)據(jù)的精度狀況。從此表可以看出，與作物種植成數(shù)GPS樣線方法相比，本發(fā)明所提出的基于作物壟向平行特征的作物種植成數(shù)GPS樣帶地面采集方法，無論從絕對誤差還是從相對誤差方面，都要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于前者，精度提高將近1倍。
表1試驗(yàn)區(qū)域多種測量方法獲取的作物種植成數(shù)及其精度比較表

權(quán)利要求
1.一種基于壟向平行的作物種植成數(shù)GPS樣帶地面采集方法，其特征在于下列步驟1)采集GPS樣線線狀空間數(shù)據(jù)在作物種植成數(shù)采樣區(qū)域，利用“時空定位野外地物信息采集、處理與分析系統(tǒng)”，記錄野外車輛所行駛的采樣路線，同時通過按鍵輸入道路旁側(cè)作物類型編碼，生成帶有作物種植類型信息的GPS樣線矢量數(shù)據(jù)，不同類型的GPS樣線線段對應(yīng)著不同類型農(nóng)作物；2)獲取耕地地塊面狀空間數(shù)據(jù)借助地理信息系統(tǒng)GIS軟件工具，通過高空間分辨率遙感影像生成或者更新采樣區(qū)域土地詳查空間數(shù)據(jù)，生成采樣區(qū)域耕地地塊面狀空間數(shù)據(jù)；3)提取壟向地塊面狀空間數(shù)據(jù)借助GIS軟件工具，將耕地地塊面狀空間數(shù)據(jù)覆蓋于高空間分辨率遙感影像之上，識別每個耕地地塊中作物壟向信息，然后據(jù)此分割耕地地塊面狀空間數(shù)據(jù)，生成具有相同壟向的壟向地塊面狀空間數(shù)據(jù)；4)生成作物地塊面狀空間數(shù)據(jù)借助GIS軟件工具，將作物種植成數(shù)GPS樣線空間數(shù)據(jù)與壟向地塊空間數(shù)據(jù)疊置于一起，以GPS樣線矢量數(shù)據(jù)作物種植類型變化處為起點(diǎn)，做作物壟向的平行線，將壟向地塊面狀空間數(shù)據(jù)再次分割成具有相同作物類型的作物地塊面狀空間數(shù)據(jù)，并把GPS樣線的作物類型編碼賦予到作物地塊面狀空間數(shù)據(jù)屬性表中；5)聚合GPS樣帶面狀空間數(shù)據(jù)借助GIS軟件工具，將作物種植成數(shù)GPS樣線空間數(shù)據(jù)與作物地塊空間數(shù)據(jù)疊置于一起，以每條作物種植成數(shù)GPS樣線為基礎(chǔ)，分別選擇其對應(yīng)的作物地塊數(shù)據(jù)并將作物種植成數(shù)GPS樣線編碼賦到這些作物地塊空間數(shù)據(jù)屬性表中，形成作物種植成數(shù)GPS樣帶空間數(shù)據(jù)；6)推算采樣區(qū)域作物種植成數(shù)借助二維數(shù)據(jù)表統(tǒng)計軟件工具，對GPS樣帶作物地塊面狀空間數(shù)據(jù)屬性表中的面積字段，按照作物類型編碼進(jìn)行分類統(tǒng)計，并計算GPS樣帶中每種作物類型種植面積比例，進(jìn)而依據(jù)整群抽樣方式的統(tǒng)計量計算公式推斷出采樣區(qū)域作物種植成數(shù)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于壟向平行的作物種植成數(shù)GPS樣帶地面采集方法，其特征在于獲取耕地地塊面狀空間數(shù)據(jù)、提取壟向地塊面狀空間數(shù)據(jù)、生成作物地塊面狀空間數(shù)據(jù)、聚合GPS樣帶面狀空間數(shù)據(jù)、推算采樣區(qū)域作物種植成數(shù)五個步驟借助ArcView3.3軟件實(shí)現(xiàn)。
全文摘要
一種屬于信息技術(shù)領(lǐng)域的基于壟向平行的作物種植成數(shù)GPS樣帶地面采集方法，以耕地作物壟向平行分布特征為基礎(chǔ)，利用耕地作物呈現(xiàn)壟向平行分布特征，通過作物種植成數(shù)GPS樣線數(shù)據(jù)與耕地地塊面狀空間數(shù)據(jù)兩者結(jié)合，并加入耕地作物壟向信息，將呈線狀形式的作物種植成數(shù)GPS樣線地面采集數(shù)據(jù)拓展為成面狀形式的作物種植成數(shù)GPS樣帶數(shù)據(jù)，從而大幅度提高作物種植成數(shù)地面采集數(shù)據(jù)的數(shù)量，克服了利用作物種植成數(shù)GPS樣線地面采集方法推斷采樣區(qū)域作物種植成數(shù)抽樣精度不高的缺陷。
文檔編號G06F17/30GK1731403SQ20051001709
公開日2006年2月8日 申請日期2005年8月31日 優(yōu)先權(quán)日2005年8月31日
發(fā)明者劉兆禮 申請人:中國科學(xué)院東北地理與農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所