[发明专利]南荻收割区或弃割区分布提取方法、系统及存储介质

说明书

本发明公开了南荻收割区或弃割区分布提取方法、系统及存储介质，通过获取待监测区域的卫星图像，并从卫星图像中提取南荻的生长区域；获取南荻的生长区域各个部分的光谱特征数据，并将各个部分的光谱特征数据分别与预设的收割阈值或弃割阈值进行比较，当存在任意部分的光谱特征数据在预设的收割阈值或弃割阈值内，则判断该部分为南荻收割区或弃割区。相比现有技术，本技术方案通过图像光谱识别技术快速且准确的识别出待监测区域内南荻的收割区域和弃割区域，从而对待监测区域的南荻收割情况进行有效监控。

技术领域

本发明涉及南荻监控领域，具体涉及南荻收割区或弃割区分布提取方法、系统及存储介质。

背景技术

由于地理位置偏远，开发存在困难，常常存在南荻弃割的问题，弃割的南荻长期浸泡在水中会对水质造成一定的污染，为保证水质的健康，需要对南荻的收割情况进行监控，现有对南荻收割情况的监控一般通过人工勘察，然而，人工勘察不仅需要耗费大量的人力，效率也比较低。

因此，如何解决现有的人工监控南荻收割情况需要耗费大量人力且效率低的问题，已成为本领域技术人员亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明提供了南荻收割区或弃割区分布提取方法、系统及存储介质，用于解决的现有的人工监控南荻收割情况需要耗费大量人力且效率低技术问题。

为解决上述技术问题，本发明提出的技术方案为：

一种南荻收割区或弃割区分布提取方法，包括以下步骤：

获取待监测区域的卫星图像，并从卫星图像中提取南荻的生长区域；

获取南荻的生长区域各个部分的光谱特征数据，并将各个部分的光谱特征数据分别与预设的收割阈值或弃割阈值进行比较，当存在任意部分的光谱特征数据在预设的收割阈值或弃割阈值内，则判断部分为南荻收割区或弃割区。

优选的，光谱特征数据包括归一化植被指数NDVI以及亮度Brightness。

优选的，亮度Brightness通过以下公式计算得到：

其中，B为亮度Brightness，i为概算影像对象的影像层的序号，C_i为第i个含波谱信息影像层的亮度值；n_l为概算影像对象的影像层的数量，为概算影像对象的所有含波谱信息影像层亮度的平均值。

优选的，收割阈值为Brightness＞1820，NDVI＜0.18；或，弃割阈值为Brightness≤1820，NDVI＜≥0.18。

优选的，从卫星图像中提取南荻的生长区域，包括以下步骤：

根据待监测区域内南荻与其他植被在不同时期的光谱特征数据之间的差异性确定南荻在待监测区域内的最佳监测时相及其对应的光谱特征阈值；不同时期对应南荻与其他植被不同的生长阶段；

从卫星图像中提取待监测区域内各个子区域在最佳监测时相的光谱特征数据，分别将各个子区域的光谱特征数据与光谱特征阈值进行比较，当存在任意子区域的光谱特征数据在光谱特征阈值内，则判断子区域为南荻的生长区域。

优选的，当待监测区域为大陆性亚热带季风湿润气候，且其他植被包括水稻、苔草、杨树、油菜时，光谱特征数据包括归一化植被指数NDVI、归一化水体指数NDWI、绿度Ratio Green时，南荻在待监测区域内的最佳监测时相及其对应的光谱特征阈值如下：

一种计算机系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述任一方法的步骤。

一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，程序被处理器执行时实现上述任一项方法中的步骤。