[发明专利]基于高分辨率遥感影像的高标准农田识别方法

摘要

本发明提供一种基于高分辨率遥感影像的高标准农田识别方法。获取目标区域两期高分辨率遥感影像；对遥感影像进行预处理操作；对预处理后的两期高分辨率遥感影像进行面向对象的分类；对两期分类结果进行叠加，形成耕地图斑矢量数据；采用极差归一化方法对所述判定指标值进行归一化处理；用所选指标对耕地图斑矢量数据进行处理，结合指标权重对归一化处理后的结果进行融合处理，形成最终的综合指标处理结果；利用网格法在高标准农田建设基地选取样本，对多个高标准农田样本点指标计算，筛选适宜阈值，评判农田是否属于高标准农田，完成高标准农田识别。本发明实现了基于高分辨率遥感影像，对高标准农田进行识别，其识别结果准确、快速且可靠；实现了对高标准农田的有效监控，进而对土地规划部门进行服务。

主权项

一种基于高分辨率遥感影像的高标准农田识别方法，其特征在于：所述识别方法包括以下步骤：步骤1：确定研究区域，根据目标区域农作物的实际生长情况，选取研究区域两期遥感影像，分别为上半年一个时间段的高分一号多光谱影像，下半年一个时间段的WorldView多光谱影像；步骤2：对两期高分辨率遥感影像数据进行辐射定标、大气校正、几何校正、裁剪的预处理操作；步骤3：建立合理的分类规则和分类体系，对预处理后的两期高分辨率遥感影像进行面向对象的多尺度分割和光谱差异性分割；采用规则分类和监督分类相结合的方法，结合农用地质量数据、农用地利用现状数据和实地调研数据，对预处理后的两期高分辨率遥感影像进行面向对象的分类；步骤4：对两期分类结果进行综合取舍并进行叠加，最终分类出田快、道路、林带、大型田坎、沟渠等地物，分类后形成分类结果矢量数据；步骤5：参照高标准农田建设通则GBT30600‑2014选取指标因素，并利用层次分析法对指标因素进行权重的分配，采用极差归一化方法对所述指标因素进行归一化处理；步骤6：用归一化后的指标因素处理分类结果矢量数据；结合各指标的权重，将归一化后的指标因素处理分类结果矢量数据的结果进行融合，形成最终的综合评价体系；步骤7：利用自然断点分级法，在综合指标处理结果中直观的显示各个地方的综合指标因素；步骤8：结合实地调研，利用网格法在高标准农田建设基地选取样本，对多个高标准农田样本点进行指标计算，筛选适宜阈值，评判农田是否属于高标准农田，完成高标准农田识别。