[发明专利]一种识别有效耕地的方法及装置、存储介质及处理器

说明书

本发明涉及耕地识别领域，具体涉及一种识别有效耕地的方法及装置，该方法及装置利用长时间序列的Landsat TM遥感数据作为数据源，用坡度SLOPE数据作为辅助数据，采用归一化差分植被指数NDVI作为分类特征，以农用耕地上作物物候差异性为依据，将作物种间的植期差异、光谱差异等特征差异反映到时序NDVI数据的分布变化规律上，设计一种将归一化差分植被指数NDVI与其它分类特征相结合的面向对象的决策分类规则，不仅可以提取农用耕地特别是西亚地区农用耕地上部分作物的空间分布信息，还能了解其耕作情况，且不用考虑不同作物复杂植期的影响，该方法所需数据源获取较易，需要处理的数据量较小，分类规则简单，工作效率较高，对耕地分布较为破碎的地区同样适用。

技术领域

本发明涉及耕地识别领域，具体而言，涉及一种识别有效耕地的方法及装置、存储介质及处理器。

背景技术

一般认为作物的NDVI时序数据与其形态特征、生化参量以及物候信息有着较好的相关关系，利用NDVI时序数据可以获得农用耕地上的作物类别信息，因此利用多时相时间序列遥感影像数据来进行目标作物信息识别是目前最常用的方法之一。但是由于作物物候信息在各时段上的分布并不均匀，因而习惯上利用作物的最佳时相组合来进行作物识别，这主要是利用了作物光谱和物候信息的中间差异。

目前在农用耕地耕作情况的遥感研究方法不多，比较热点的研究之一是根据时间序列NDVI曲线的周期性来捕捉耕地上作物的耕种情况，其中，NDVI曲线表现为单峰型时反映的是一年一季作物的耕作信息；NDVI曲线表现为双峰型时反映的是一年二季作物的耕作信息；NDVI曲线表现为三峰型时反映的是一年三季作物的耕作信息；NDVI曲线表现为无峰型时反映的是农用耕地休耕化、撂荒化、裸土化、盐碱化、荒漠化、城镇化等过程信息。综上所述，即农用耕地上作物的种植情况可以反映为一年内作物种植的时间序列NDVI峰值的频数。通过提取峰值的频数就可以判断农用耕地上作物耕种是否出现间断、退化等现象。

现有技术中，利用多时相遥感影像数据来进行作物识别研究中最大的难题就是时相的选择，一般来讲，不同作物在相同生育阶段遥感影像上的光谱特征有一定的相似性，极容易发生异物同谱现象，与此同时，即使是同种作物，但是由于种植方式、耕作手段、管理方法以及地域差别等外因也会导致同物异谱现象，异物同谱和同物异谱都会影响作物识别的精度，给机器识别带来较大困难，在此基础上开展定量对比实验虽然能够提高作物识别的精度，但是该方法却依赖于丰富的作物物候资料和使用者的主观判断分析，不仅耗时耗力，而且方法也不具备普适性；而对于加入对象纹理特征的非监督分类而言，虽然可以同时识别较多的作物类型信息以及避免人为分析大量特征信息而带来的复杂性，但是由于遥感影像数据的时相、质量有限，对一年多熟的作物识别仍然精度不高，而且对于休耕、弃耕、间种等耕作方式的误判也较多，这种方法不仅涉及波段较多，而且对遥感影像的空间分辨率要求也较高，难以适用于大规模、大范围的快速应用。总体而言，现阶段的农用耕地作物识别方法都过于复杂。

发明内容

本发明实施例提供了一种识别有效耕地的方法及装置，以至少解决现有农用耕地作物识别方法识别精度较低的技术问题。

根据本发明的实施例，提供了一种识别有效耕地的方法，包括以下步骤：

A、输入同一地区预设时间段的时序Landsat TM遥感影像，其中，预设时间段内包括有若干景时序Landsat TM遥感影像数据；输入该地区的坡度SLOPE数据；

B、通过时序Landsat TM数据计算该地区的归一化差分植被指数数据NDVI；

C、将归一化差分植被指数数据NDVI进行时序排序，依照时间先后顺序依次命名为NDVI₁、NDVI₂、NDVI₃、……、NDVI_n，其中NDVI_n为第n个归一化差分植被指数数据NDVI，n为≥1的整数，并将其合并为NDVI数据；