[发明专利]一种耕地非粮化遥感时序检测方法

权利要求书

1.一种耕地非粮化遥感时序检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、获取待检测区域内多源土地利用数据和耕地数据，对获取的数据进行预处理得到潜在耕地范围；

S2、潜在耕地范围内耕地非粮化进行分类，并识别潜在耕地区域耕地非粮化的特定遥感指数时序数据；

在得到的潜在耕地范围内，按历史时间序列获取影像，对待检测区域内获取影像的耕地非粮化进行分类；根据待检测区域内起始年到终止年间遥感影像波段信息获取作为识别潜在耕地区域耕地非粮化的特定遥感指数时序数据；

S3、通过遥感影像合成得到每个遥感指数的年内合成值并绘制出变化轨迹，根据轨迹斜率变化判断像素耕地非粮化类型，结合耕地非粮化不同类型变化规律与植被物候特征，构建耕地非粮化类型判别模型：

a)耕地-林果地：NDVI_slope0MNDWI_slope0

b)耕地-水产养殖用地：NDVI_slope0MNDWI_slope0

c)耕地-蔬菜大棚：NDVI_slope0PGI_slope0

其中，NDVI为归一化植被指数，MNDWI为归一化差异水体指数，PGI塑料大棚遥感指数。

利用CCDC算法从遥感指数时序轨迹中识别最后一个断点，此断点发生的时间即为现有耕地非粮化发生的时间；

提取出耕地非粮化的时间、类型及空间位置从而实现待检测区域范围内耕地非粮化遥感提取。

2.根据权利要求1所述的耕地非粮化遥感时序检测方法，其特征在于，所述步骤S1中，所述多源土地利用数据和耕地数据包括CLCD(1990-2020，annual)、GlobeLand30(2000，2010，2020)、GLC_FCS30(1985-2020，5ainterval)以及GlobalCropland(2000-2017，4ainterval)四种土地利用和耕地数据。

3.根据权利要求1所述的耕地非粮化遥感时序检测方法，其特征在于，所述步骤S1中，数据预处理的方法为：将获取的多源土地利用数据和耕地数据进行时空数据的并集处理，获取最大潜在范围的耕地对象；对最大潜在范围的耕地对象作进一步的掩膜处理，排除耕地非农化对耕地非粮化检测的干扰，得到潜在耕地范围。

4.根据权利要求2所述的耕地非粮化遥感时序检测方法，其特征在于，所述步骤S2中，将耕地范围内耕地非粮化分类方法：在耕地范围内选取100个随机点，通过GoogleEarth对随机点区域的耕地非粮化情况进行观察，进而将研究区耕地非粮化类型分为三类：耕地变为蔬菜大棚用地、耕地变为林果地、耕地变为水产养殖用地，其中蔬菜大棚用地包括种植蔬菜、水果、蘑菇、花卉，林果地包括种植果树和绿化苗木。