[发明专利]基于GF1高分辨率影像的作物区域单产遥感估测方法在审
申请号: | 201911055141.2 | 申请日: | 2019-10-31 |
公开(公告)号: | CN112749597A | 公开(公告)日: | 2021-05-04 |
发明(设计)人: | 彭凯;王艳杰;杨泽宇;冷伟;陈淑敏 | 申请(专利权)人: | 北京珈和遥感科技有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/62 |
代理公司: | 武汉河山金堂专利事务所(普通合伙) 42212 | 代理人: | 胡清堂;陈懿 |
地址: | 100094 北京市海淀区永澄*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 gf1 高分辨率 影像 作物 区域 单产 遥感 估测 方法 | ||
1.基于GF1高分辨率影像的作物区域单产遥感估测方法,其特征在于,包括以下步骤:
1)将获取到的高分一号影像数据作为数据源,通过构建决策树分类方法自动解译得到研究区至少四年的作物空间分布数据;
2)在所述影像中选取各个年份的一期作物生长旺盛期影像,应用NDVI计算公式获取各个年份作物生长旺盛期NDVI影像图;
3)以各个年份对应的目标作物分布数据为掩膜,对所述各个年份的NDVI影像进行掩膜处理,获取作物分布对应的NDVI指数影像;
4)以各个年份中最早年份对应的作物分布NDVI影像图作为基准,其他各个年份的NDVI指数值以该基准按照直方图规定化的技术思路进行纠正,得到各个年份经过矫正的NDVI影像图并计算得出每一年作物的NDVI指数均值;
5)通过官方渠道获取对应所述年份公布的目标区域目标作物单产统计值;
6)通过各个年份的NDVI指数均值以及目标作物历年的单产统计值之间建立线性回归模型;
7)获取预测年份作物的分布数据及相应的旺盛期影像,得到作物分布NDVI影像并以模型构建时的NDVI标准值为基准进行纠偏,纠偏后计算作物预测年份NDVI均值;
8)将预测年份NDVI均值代入建立的模型中,得出预测年份作物单产值;
9)作物单产预测准确度评估。
2.根据权利要求1所述的基于GF1高分辨率影像的作物区域单产遥感估测方法,其特征在于,所述步骤7)具体包括:
71)将获取到的高分一号影像数据作为数据源,通过构建决策树分类方法自动解译得到所述预测年份研究区的作物空间分布数据;
72)在所述影像中选取所述预测年份的一期作物生长旺盛期影像,应用NDVI计算公式获取预测年份作物生长旺盛期NDVI影像图;
73)应用作物分布数据,对NDVI影像指数图进行掩膜处理,得到作物分布区域NDVI指数影像图;
74)统计预测年份以及步骤4)中所述最早年份的作物分布区域的NDVI指数直方图,再以最早年份统计的NDVI直方图作为参照,依照直方图规定化的思路,对预测年份的NDVI指数进行纠偏,获取纠偏后的作物NDVI指数影像图;基于预测年份纠偏后的作物NDVI指数影像图,获取目标区域作物NDVI均值。
3.根据权利要求1所述的基于GF1高分辨率影像的作物区域单产遥感估测方法,其特征在于,所述步骤1)中数据源的影像还需做预处理,所述预处理包括辐射定标、大气校正和正射校正,所述预处理的计算方法保持一致。
4.根据权利要求1所述的基于GF1高分辨率影像的作物区域单产遥感估测方法,其特征在于,所述步骤9)具体为:单产模型构建及预测过程中,选取已知的官方渠道公布的作物单产数据的年份作为预测年份,应用所述单产预测模型进行单产的预测,与所述官方渠道公布的作物单产数据进行对比,确定该单产预测模型的准确度。
5.根据权利要求1所述的基于GF1高分辨率影像的作物区域单产遥感估测方法,其特征在于,所述步骤5)中统计值的数据单位统一为公斤/亩,所述数据作为遥感估产反演建模的因变量向量。
6.根据权利要求1所述的基于GF1高分辨率影像的作物区域单产遥感估测方法,其特征在于,所述步骤6)具体为:通过获取所述各个年份的目标区域作物NDVI均值作为自变量向量以及官方公布的相应年份的作物单产统计数据作为因变量向量,构建线性回归模型y=ax+b,得出线性回归模型参数以及作物NDVI值与作物单产值之间的线性关系。
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