[发明专利]一种基于SAR影像和作物生长特征的苜蓿识别方法及系统

说明书

本申请提供了一种基于SAR影像和作物生长特征的苜蓿识别方法及系统，属于作物识别领域，包括：获取待识别区域的时序遥感影像并进行预处理，得到第一SAR影像；建立苜蓿样本地块并获取第二SAR影像，基于第二SAR影像分别进行苜蓿生长特征分析和SAR影像特征分析，基于分析结果对第一SAR影像进行提取，得到用于苜蓿地块识别的关键影像数据；对关键影像数据依次进行波段筛选、预设阈值筛选，将筛选后的影像取交集后得到待识别区域中的苜蓿地块范围。本方案主要从SAR影像出发，利用苜蓿的生长特点在时序影像特征中的反映，提取苜蓿的地块特征，也对比了同期的其他生长作物，筛选合适的时相数据用于增强同期作物或者苜蓿地块的特征，增强可分性。

技术领域

本发明属于作物识别领域，尤其涉及一种基于SAR影像和作物生长特征的苜蓿识别方法及系统。

背景技术

随着(Synthetic Aperture Radar；SAR)影像的推广，利用SAR影像进行地物识别、变化检测得到广泛的应用。目前SAR影像应用除了对水稻作物进行地块识别与监测以外，在油菜、小麦等地块识别中也开展了广泛研究。在西北地区，地表主要以沙地为主，沙地表面纹理相对平缓，形成的后向散射强度低，在SAR影像中表现为暗色调。而沙地区域上种植的地块，由于作物生长形成的粗糙度变化，后向散射强度随着作物生长，种植地块的水分、表面粗糙度改变，一般的随作物生长而增强，随地物成熟而开始减弱。种植地块在沙地背景上特征明显。

苜蓿是内蒙古、甘肃等地畜牧业发展的重要饲料来源。随着振兴奶业支持苜蓿发展政策等的落地，至2019年，苜蓿补贴面积由50万亩扩大到100万亩，资金由3亿元增加至10亿元，苜蓿人工草地种植面积监测具有重要意义。此外，在北方半农半牧地区，阻碍荒漠化，沙化的进一步发展，苜蓿不仅作为一种饲料源，在生态环境保护方面也具有重要作用。

现有公开了茶树种植区域提取方法及系统(专利申请号为：CN202211089743.1)，通过引入卫星多光谱遥感影像、SAR卫星极化遥感影像和DEM数据三种不同的遥感数据源，增加了遥感数据的多样性，通过同时获取与茶树生长相关的初级特征、二级特征和三级特征，构建了多层级遥感特征集，此外在获取特征时引入了目标区域的地理环境信息和茶树生长特性信息，充分考虑了茶树在生长过程中的生长环境，生长特性等重要因素，使得最终茶树种植区域分类模型的分类结果精度大大提升。

该方案应用于茶树种植区域识别，茶树与苜蓿种植区域以及生长特性存在较大差异，且该方案引入SAR卫星极化遥感影像，是为了增加遥感数据的多样性，没有充分结合SAR影像特征与作物生长特征进行作物识别。

发明内容

本申请提供了一种基于SAR影像和作物生长特征的苜蓿识别方法及系统，旨在解决现有苜蓿识别技术没有考虑苜蓿生长特性，提取精度较差以及现有茶树种植区域识别技术中，不能充分结合SAR影像特征与作物生长特征进行作物识别，不能最大程度提高作物识别精度的问题。

为了实现上述目的，本方案采用以下技术方案，包括：

获取待识别区域的时序遥感影像并进行预处理，得到第一SAR影像；

建立苜蓿样本地块并获取第二SAR影像，基于第二SAR影像分别进行苜蓿生长特征分析和SAR影像特征分析，基于分析结果对第一SAR影像进行提取，得到用于苜蓿地块识别的关键影像数据，关键影像数据包括VV极化数据中的4-5月时序数据、VV极化数据中的6-9月时序数据、以及VH极化数据中的4-5月时序数据；

对关键影像数据依次进行波段筛选、预设阈值筛选，将筛选后的影像取交集后得到待识别区域中的苜蓿地块范围。

作为优选，基于第二SAR影像进行苜蓿生长特征分析，具体为：

基于第二SAR影像计算苜蓿样本地块的NDVI并绘制苜蓿地块NDVI时序曲线图，依据苜蓿地块NDVI时序曲线图中NDVI最低值所对应的日期，确定苜蓿的生长特征。