一種大范圍農作物長勢的遙感評級方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種大范圍農作物長勢的遙感評級方法，其包括：A、獲取評價年份的時序分辨率成像光譜儀MODIS數(shù)據(jù)，所述MODIS數(shù)據(jù)包含有質量評價信息，并進行預處理獲取時序增強植被指數(shù)EVI數(shù)據(jù)；B、修正時序EVI數(shù)據(jù)；C、獲取對比年份的時序EVI數(shù)據(jù)，并將其與修正后的時序EVI數(shù)據(jù)進行相似度分析，找到長勢評價的基準時序EVI數(shù)據(jù)；D、根據(jù)基準時序EVI數(shù)據(jù)，分級評價評價年份指定期數(shù)的時序EVI數(shù)據(jù)。本發(fā)明能夠適應大范圍、復雜種植制度的作物長勢監(jiān)測要求，相對于傳統(tǒng)簡單的歷史同期對比法，能夠有效的避免農作物物候變化和農作物種植結構變化的影響。
【專利說明】一種大范圍農作物長勢的遙感評級方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及遙感圖像處理【技術領域】，具體涉及一種大范圍農作物長勢的遙感評級方法。
【背景技術】
[0002]農作物關系到國計民生，在農作物生長期內盡早掌握農作物生長形勢在一定情況下比精確估計作物種植面積和總產(chǎn)量本身還重要。
[0003]而遙感技術因其獲取地表信息速度快、覆蓋范圍廣、周期短、實時性強等特點，故常應用于大范圍農作物長勢監(jiān)測中。但開展大范圍的農作物長勢監(jiān)測必須解決3個問題:
(I)精度問題。一些方法在小范圍內進行實驗可達到理想的高精度，但在大范圍應用時精度難以保證。(2)速度與效率問題。在全球范圍內多種農作物的耕種與收獲季節(jié)分布于全年的各個月份，且密度頻繁。為達到實時監(jiān)測的目的，長勢監(jiān)測方法必須滿足速度快、效率高的要求，因此，一些適合在小區(qū)域應用的精確處理方法不適應大范圍內運行的要求。(3)成本問題。一些在小范圍試驗的成功方法推廣到全球范圍時因成本太高而不實用。
[0004]基于遙感技術的作物長勢評價方法主要分為定性和定量兩種類型。定量方法一般用于作物的個體長勢評價，如吳炳方等基于MERIS數(shù)據(jù)反演出作物的冠層氮素濃度，從而對農作物的個體長勢作出定量評價。然而定量方法由于不夠直觀，且本身概念上也存在較多不確定性，因此在實際應用中多以定性或半定量的方法來進行長勢評價。目前，包括北美、歐洲、以及我國的氣象局、農業(yè)部等都采用定性的長勢監(jiān)測方法。
[0005]目前，進行農作物長勢評價最常用、也是最具操作性的方法是歷史同期對比的方法，即利用實時遙感數(shù)據(jù)與歷史同期進行對比，并按對比結果進行長勢的評級。但這種方法存在以下缺陷:(1)并未考慮作物物候變化的影響。由于受不同年份氣象條件不同的影響，作物的生長期可能有較大差距，那么進行歷年同期數(shù)據(jù)對比便存在較大的不合理性。(2)目前作物長勢分等定級沒有統(tǒng)一標準，且缺少對分級標準的研究，導致不同機構得出不同的長勢分級結果。

【發(fā)明內容】

[0006]有鑒于此，本發(fā)明要解決的技術問題在于提供一種大范圍農作物長勢的遙感評級方法，可避免農作物物候變化和農作物種植結構變化額影響。
[0007]為解決上述技術問題，本發(fā)明的技術方案是這樣實現(xiàn)的:
[0008]一種大范圍農作物長勢的遙感評級方法，其包括:
[0009]A、獲取評價年份的時序分辨率成像光譜儀MODIS數(shù)據(jù)，所述MODIS數(shù)據(jù)包含有質量評價信息，并進行預處理獲取時序增強植被指數(shù)EVI數(shù)據(jù)；
[0010]B、修正時序EVI數(shù)據(jù)；
[0011]C、獲取對比年份的時序EVI數(shù)據(jù)，并將其與修正后的時序EVI數(shù)據(jù)進行相似度分析，找到長勢評價的基準時序EVI數(shù)據(jù)；[0012]D、根據(jù)基準時序EVI數(shù)據(jù)，分級評價評價年份指定期數(shù)的時序EVI數(shù)據(jù)。
[0013]作為優(yōu)選方案，所述步驟A中的時序MODIS數(shù)據(jù)為由地表反射率獲取的數(shù)據(jù)或植被指數(shù)。
[0014]作為優(yōu)選方案，當時序MODIS數(shù)據(jù)為由地表反射率獲取的數(shù)據(jù)時，
_5]正常地區(qū):增強植被指數(shù)EV
【權利要求】
1.一種大范圍農作物長勢的遙感評級方法，其特征在于，其包括: A、獲取評價年份的時序分辨率成像光譜儀MODIS數(shù)據(jù)，所述MODIS數(shù)據(jù)包含有質量評價信息，并進行預處理獲取時序增強植被指數(shù)EVI數(shù)據(jù)； B、修正時序EVI數(shù)據(jù)； C、獲取對比年份的時序EVI數(shù)據(jù)，并將其與修正后的時序EVI數(shù)據(jù)進行相似度分析，找到長勢評價的基準時序EVI數(shù)據(jù)； D、根據(jù)基準時序EVI數(shù)據(jù)，分級評價評價年份指定期數(shù)的時序EVI數(shù)據(jù)。
2.根據(jù)權利要求1所述的大范圍農作物長勢的遙感評級方法，其特征在于，所述步驟A中的時序MODIS數(shù)據(jù)為由地表反射率獲取的數(shù)據(jù)或植被指數(shù)。
3.根據(jù)權利要求2所述的大范圍農作物長勢的遙感評級方法，其特征在于，當時序MODIS數(shù)據(jù)為由地表反射率獲取的數(shù)據(jù)時， 正常地區(qū)纖植被指數(shù)勝
4.根據(jù)權利要求3所述的大范圍農作物長勢的遙感評級方法，其特征在于，參數(shù)G取值為2.5，L取值為1.0, C1取值為6，C2取值為7.5。
5.根據(jù)權利要求1所述的大范圍農作物長勢的遙感評級方法，其特征在于，質量評價信息包括可靠性的參數(shù)及有效性的參數(shù)。
6.根據(jù)權利要求5所述的大范圍農作物長勢的遙感評級方法，其特征在于，步驟B包括: B1、計算時序EVI數(shù)據(jù)的質量權重Wqa和距離權重Wdis:其中， 在可靠性為O時，Wqa=I ;在可靠性為I時，Wqa=l—有效性X0.1 ;在可靠性為2時，Wqa=0.1 ;在可靠性為3時，Wqa=O ； 距離權
7.根據(jù)權利要求6所述的大范圍農作物長勢的遙感評級方法，其特征在于，步驟C包括: Cl、選取評價年份的多期遙感圖像的同一指定像元，則獲得一關于時序EVI數(shù)據(jù)的矢量，并同時取以該像元為中心的η X η窗口內共η2個EVI時序數(shù)據(jù)，即獲得η2個EVI數(shù)據(jù)的矢量，其中，η >1 ； C2、根據(jù)步驟Cl，獲取對比年份的時序EVI數(shù)據(jù)的矢量； C3、根據(jù)公式
8.根據(jù)權利要求7所述的大范圍農作物長勢的遙感評級方法，其特征在于，所述設置閾值為0.8~I。
9.根據(jù)權利要求7所述的大范圍農作物長勢的遙感評級方法，其特征在于，步驟D包括: D1、抽取與評價年份指定期數(shù)相應的基準時序EVI數(shù)據(jù)組； D2、計算抽取的基準時序EVI數(shù)據(jù)組的均值Mean和標準差SD ； D3、根據(jù)均值Mean和標準差SD，對評價年份指定期數(shù)的農作物長勢分級: 當該評價年份指定期數(shù)的農作物長勢時序EVI數(shù)據(jù)大于(Mean+2XSD)時為一級；當該評價年份指定期數(shù)的農作物長勢時序EVI數(shù)據(jù)大于(Mean+SD),小于(Mean+2XSD)時，為二級； 當該評價年份指定期數(shù)的農作物長勢時序EVI數(shù)據(jù)大于(Mean — SD),小于(Mean+SD)時，為三級； 當該評價年份指定期數(shù)的農作物長勢時序EVI數(shù)據(jù)大于(Mean — 2XSD)，小于(Mean — SD)時，為四級； 當該評價年份指定期數(shù)的農作物長勢時序EVI數(shù)據(jù)小于(Mean — 2 X SD)時為五級。
10.根據(jù)權利要求9所述的大范圍農作物長勢的遙感評級方法，其特征在于，所述三級為農作物正常長勢標準。
【文檔編號】G06Q50/02GK103971199SQ201410140447
【公開日】2014年8月6日 申請日期:2014年4月8日 優(yōu)先權日:2014年4月8日
【發(fā)明者】陳康 申請人:武漢禾訊農業(yè)信息科技有限公司