[发明专利]基于多源多时相遥感影像数据的菜田监测方法

摘要

本发明属于遥感应用技术领域，公开了一种基于多源多时相遥感影像数据的菜田监测方法，包括步骤：确定菜田和干扰地物的种类及物候期，选择菜田及干扰地物识别的最佳时相；采集多源多时相遥感影像数据和业务专题矢量数据；采用面向对象的分类方法，结合地块级耕地矢量数据进行菜田数据提取，根据两个最佳时相提取菜田数据并取交集，获得菜田监测结果。该方法基于多源多时相遥感影像数据进行菜田监测，有效降低干扰地物影响，提高了监测精度。

主权项

1.一种基于多源多时相遥感影像数据的菜田监测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、确定菜田和干扰地物的种类及物候期，选择菜田及干扰地物识别的最佳时相；所述最佳时相有两个，分别是菜田为裸地的第一最佳时相和菜田为植被的第二最佳时相；S2、采集多源多时相遥感影像数据和业务专题矢量数据，并进行数据处理；所述业务专题矢量数据包括粮食农作物遥感统计矢量数据、建设用地专题矢量数据、林地专题矢量数据、地块级耕地矢量数据；所述遥感数据进行辐射纠正、几何纠正处理，所述业务专题矢量数据进行投影变换处理；S3、采用面向对象的分类方法，结合地块级耕地矢量数据进行菜田数据提取，根据两个最佳时相提取菜田数据并取交集，获得菜田监测结果，具体步骤如下：S31、对第一最佳时相的遥感影像数据结合地块级耕地矢量数据进行多尺度分割；多尺度分割后以分割对象为单位进行分类判定，所述分类判定依次包括：亮度判定：Brightness≥aBrightness代表分割对象的亮度值，a为亮度阈值；绿蓝波段比值判定：M_Green代表分割对象的绿光波段均值，M_Blue代表分割对象的蓝光波段均值，b为绿蓝波段比值阈值；纹理特征判定：GLCM Contrast(all dir.)≤cGLCM Contrast(all dir.)代表分割对象的纹理对比度，c为纹理特征阈值；矩形度判定：Rectangular Fit≥dRectangular Fit代表分割对象的矩形度，d为筛选裸露耕地的矩形度阈值；依次经过四个判定，得到菜田裸地规则矢量图斑；S32、对第二最佳时相的遥感影像数据结合地块级耕地矢量数据进行多尺度分割；多尺度分割后以分割对象为单位进行分类判定，所述分类判定依次包括：归一化植被指数判定：NDVI≥eNDVI为归一化植被指数，e为归一化植被指数阈值；矩形度判定：Rectangular Fit≥fRectangular Fit代表分割对象的矩形度，f为筛选规则菜田植被矩形度阈值；依次经过两个判定后，提取菜田植被规则矢量图斑；S33、将菜田裸地规则矢量图斑和菜田植被规则矢量图斑进行矢量求交集，然后再与业务专题矢量数据进行叠置分析，将干扰地物矢量图斑剔除，获得菜田的监测结果。