[发明专利]一种基于栅格的耕地复种指数提取方法及系统

权利要求书

1.一种基于栅格的耕地复种指数提取方法，其特征在于，该方法包括：

获取被研究区域的全部的第一像元数据，构建年尺度归一化植被指数时间序列的数据集；

借助气候变化行动和阈值法，从所述第一像元数据中剔除所述被研究区域的各个时期的非耕地和非植被像元，生成第二像元数据；

根据所述年尺度归一化植被指数时间序列的数据集，利用S-G滤波对所述第二像元数据进行平滑处理，生成第三像元数据；

对所述第三像元数据计算栅格像元的植被指数峰值范围，并剔除假峰像元，生成第四像元数据；

对所述第四像元数据进行连续16日的植被指数计算，并通过回归方程生成每个栅格点的每年逐日植被指数序列；

对所述每年逐日植被指数序列生成时序曲线，并对所述时序曲线求导，计算导数的正负转折点格数作为每个栅格的峰值个数，生成每个栅格的复种指数；

其中，所述借助气候变化行动和阈值法，从所述第一像元数据中剔除所述被研究区域的各个时期的非耕地和非植被像元，生成第二像元数据，具体包括：

从所述第一像元数据中提取每个栅格点的时间序列数据集；

利用第一计算公式获取每个栅格点的每年的最大值；

获取5年平均的植被指数，判断所述5年平均的植被指数小于0.3，则认为对应的像元非耕地区域；

从所述第一像元数据中剔除所述被研究区域的各个时期的非耕地和非植被像元，生成所述第二像元数据；

所述第一计算公式为：

NDVImax_i＝max(NDVIts_i)

其中，NDVImaxi为栅格点i的每年的最大值，NDVItsi为栅格点i的时间序列数据集。

2.如权利要求1所述的一种基于栅格的耕地复种指数提取方法，其特征在于，所述获取被研究区域的全部的第一像元数据，构建年尺度归一化植被指数时间序列的数据集，具体包括：

获取全部的所述被研究区域的第一像元数据，设置空间分辨率为500米；

设置时间分辨率为16天，进行植被指数数据的归一化处理；

提取近20年的逐年数据，并按照栅格点的位置进行数据存储，生成所述年尺度归一化植被指数时间序列的数据集。

3.如权利要求1所述的一种基于栅格的耕地复种指数提取方法，其特征在于，所述根据所述年尺度归一化植被指数时间序列的数据集，利用S-G滤波对所述第二像元数据进行平滑处理，生成第三像元数据，具体包括：

获取所述第二像元数据，利用S-G卷积平滑滤波进行数据去噪；

将去噪后的全部数据逐一存储到所述第三像元数据中。

4.如权利要求1所述的一种基于栅格的耕地复种指数提取方法，其特征在于，所述对所述第三像元数据计算栅格像元的植被指数峰值范围，并剔除假峰像元，生成第四像元数据，具体包括：

设置植被指数峰值范围；

根据所述第三像元数据，利用第二计算公式确定第一峰值；

根据所述第三像元数据，利用第二计算公式确定第二峰值；

根据所述第一峰值和所述第二峰值获取峰值最小值；

将所有的所述峰值最小值与所述植被指数峰值范围对比，若所述峰值最小值小于所述植被指数峰值范围的最小值时，将对应像元标记为所述假峰像元；

从所述第三像元数据中提出所有的所述假峰像元，生成所述第四像元数据；

所述第二计算公式为：

其中，NDVIpeak1_i为栅格点i的所述第一峰值，NDVIpeak2_i为栅格点i的所述第二峰值，minNDVIPeak_i为栅格点i的所述峰值最小值，NDVIts_i为栅格点i的时间序列数据集。