[发明专利]一种基于信息扩散的农业干旱等级划分方法

权利要求书

1.一种基于信息扩散的农业干旱等级划分方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤101、获取监测目标在预定时间段的遥感数据以及干旱形态数据，其中，所述干旱形态数据包含所述监测目标的位置信息以及人为判断的农田与作物干旱形态信息；所述农田与作物干旱形态信息依据指GB_T 32136-2015《农业干旱等级》中描述的农田与作物干旱形态指标；

步骤102、选取预定类型的遥感指数作为所述监测目标的干旱指数，并根据所述遥感数据计算对应的干旱指数值；

所述预定类型的遥感指数是温度植被干旱指数TVDI，通过如下公式得到：

其中，T_S表示任意像元的地表温度；表示某一地相同植被指数对应的最低地表温度；表示某一地相同植被指数对应的最高地表温度；

另外，具体计算公式为：

式中：a₁，b₁表示湿边方程的拟合系数；a₂，b₂表示干边方程的拟合系数；VI表示植被指数；

步骤103、利用模糊集合论将步骤101中获得的所述干旱形态数据转换为模糊子集，具体如下：

步骤1031、设给定论域U，U到闭区间[0，1]的任一映射μ_B为：

μ_B：U→[0，1]，

其中，U是模糊集B的论域，则称B是U上的一个模糊子集，数值μ_B(x)为x属于B的隶属度，函数μ_B是B的隶属函数；

步骤1032、设论域U是有限集，用扎德记号表达U的一个模糊子集B：

B＝μ_B(x₁)/x₁+μ_B(x₂)/x₂…μ_B(x_n)/x_n；

其中，x₁、x₂…x_n分别对应所述干旱等级信息中对应的干旱等级，μ_B(x)是各干旱等级所对应的可能性；

步骤104、将所述步骤102的干旱指数值和步骤103的模糊子集一起构成样本集；

步骤105、以所述样本集作为参量，利用信息扩散方法构建模糊信息矩阵，从而得到所述干旱指数值和所述干旱形态数据表达的干旱等级之间的映射关系；

具体包括以下步骤：

1)根据关系式(6)利用原始样本数据X,即TVDI值构造监控点序列Z；

式中，z_i表示序列Z中的第i个监控点，k表示Z中需要构造的监控点个数，Δz表示监控点序列的步长；

2)根据关系式(8)计算扩散系数h：

其中，

3)将Z中监控点序列z_i作为变量x的值，代入关系式(7)所示的信息扩散函数进行计算，得到样本数据扩散给每个监控点的信息量p(z_i)；

其中，n表示样本容量，h表示扩散系数；

4)将所有监控点的信息量序列按照公式(9)进行归一化处理后，得到模糊关系矩阵；

5)代入如下重心公式(10)，计算监控点的重心值，作为样本数据的估计值z′：

其中，z′表示计算的监控点重心值，z_i代表第i个监控点，p(z_i)′表示归一化后的第i个监控点的信息；

步骤106、基于所述步骤105得到的映射关系，来评定监测目标的干旱等级。

2.根据权利要求1所述的农业干旱等级划分方法，其特征在于，在所述步骤102中，根据所述遥感数据计算得到对应的干旱指数值之前还包括如下步骤：

对所述遥感数据依次进行遥感图像预处理和去云处理、去阴影处理。

3.根据权利要求2所述的农业干旱等级划分方法，其特征在于，所述遥感图像预处理包括如下处理中的至少一种：

辐射定标处理、大气校正处理、正射校正处理、几何校正处理以及影像镶嵌处理。