[发明专利]一种基于多光谱影像的虾稻共生可视化监测方法及系统

说明书

本发明提供一种基于多光谱影像的虾稻共生可视化监测方法及系统，包括：进行影像获取及预处理，通过多光谱卫星获取云量低于30％的影像，并对获取的影像进行掩膜处理；特征计算与时序分析，选取归一化植被指数为虾稻共生区域与其它地物的区分指数，并通过时间序列谐波分析法进行拟合，去除污染点；选取典型时相进行RGB影像合成，通过时序拟合结果与典型时相特征，突出虾稻共生区域在多光谱影像中的色彩；针对虾稻共生区域在多光谱影像中的突出色彩进行监测。本发明解决了现有虾稻共生区域难以与其它周边区域准确区分的问题。

技术领域

本发明涉及水产养殖技术领域，尤其涉及一种基于多光谱影像的虾稻共生可视化监测方法及系统。

背景技术

近些年小龙虾消费市场持续升温，小龙虾产业保持较快发展，养殖面积与养殖产量不断扩大。根据相关统计结果，2019年我国小龙虾养殖总面积1929万亩，按照养殖模式划分，小龙虾稻田养殖占比最大，养殖面积1658万亩，占小龙虾养殖总面积的85.96％，其中湖北、安徽、湖南、江苏和江西等省的小龙虾养殖面积均超过150万亩，年产量超过10万吨，是我国养殖小龙虾较多的省份。根据相关资料可知小龙虾养殖产业迅速发展，需要以市场需求为导向，科学合理规划养殖规模，虾稻模式在小龙虾养殖模式中占比过大，为避免虾贱伤农等问题，需要对虾稻养殖进行科学监测与评估，积极引导虾稻共作产业发展

现阶段对虾稻共生的遥感监测研究相对较少，部分研究人员从虾稻共生过程中的灌溉状态对水稻种植和虾稻共生区域进行区分。主要利用虾稻共生区域季相水体差异作为提取基础，分别应用同一年两个季相的遥感影像进行水体提取，将冬季比夏季水体增加的区域作为虾稻共生区域。该方法考虑了虾稻共生区域冬季存在农田灌水的，在冬季主要表现为水体特征，而在夏季表现为水稻种植特征。但该方法提取虾稻共生区域仍存在下述问题：

(1)季相水体差异方法根据虾稻共生过程中，水稻种植期与休耕期的农田状况，利用种植期地表主要覆盖为植被，水体指数小，休耕期地表蓄水，水体指数大的差异进行区分。该方法选择了相对典型的时相，但是影响夏季与冬季水体分布的因素较多，该方法并未充分利用虾稻共生作业中作物NDVI变化特征，即作物的长势特征。

(2)季相水体差异方法主要依赖于水体指数，提取过程易将部分水体边缘或者部分高亮建筑错分为虾稻共生区域。这是因为部分水体边缘存在夏季生长水草情况，与种植水稻存在相近的过程，季相变化引起的光谱差异会引起部分边缘误提取。此外部分高亮建筑在水体指数上表现与水体相近，也会引起提取误差。

发明内容

本发明提供一种基于多光谱影像的虾稻共生可视化监测方法及系统，用以解决现有虾稻共生区域难以与其它周边区域准确区分的问题。

本发明提供一种基于多光谱影像的虾稻共生可视化监测方法，包括：

进行影像获取及预处理，通过多光谱卫星获取云量低于30％的影像，并对获取的影像进行掩膜处理；

特征计算与时序分析，选取归一化植被指数为虾稻共生区域与其它地物的区分指数，并通过时间序列谐波分析法进行拟合，去除污染点；

选取典型时相进行RGB影像合成，通过时序拟合结果与典型时相特征，突出虾稻共生区域在多光谱影像中的色彩；

针对虾稻共生区域在多光谱影像中的突出色彩进行监测。

根据本发明提供的基于多光谱影像的虾稻共生可视化监测方法，所述进行影像获取及预处理的过程中，具体包括：

利用多光谱卫星获取云量低于30％的影像过程中，获取不透明的云和卷云；

对不透明的云和卷云进行掩膜处理。

根据本发明提供的基于多光谱影像的虾稻共生可视化监测方法，所述特征计算与时序分析的过程中，具体包括：

利用归一化植被指数作为虾稻共生区域与其它地物的区分指数；