[发明专利]一种基于卫星影像的病虫害信息提取方法

说明书

技术领域

本发明涉及遥感图像处理和农学技术领域，具体涉及一种利用多时相卫星影像数据在区域尺度提取作物病害信息的方法。 

背景技术

传统的病虫害调查主要依靠人工的目测手查、田间取样等方式。这些方法虽然真实性和可靠性较高，但耗时、费力，且存在代表性、时效性差和主观性强等弊端，已难以适应目前大范围的病虫害实时监测和预报的需求。 

遥感技术是目前唯一能够在大范围内快速获取空间连续地表信息的手段，其在农作物估产、品质预报和病虫害监测等多个方面有着不同程度的研究和应用。这些应用在很大程度上改变了传统的作业和管理模式，极大地推动着农业朝优质、高效、生态、安全和现代化、信息化的方向发展。对现有技术文献的检索发现，发现浙江大学2007年发明了一种可见和近红外光谱的植物叶片或冠层灰霉病诊断方法与系统（申请号CN200710069097.1），但由于该技术方法的应用尺度限于作物叶片尺度，因此无法用于大范围的病情监测。同时，目前多数病害遥感监测方法及装置针对作物的叶片、冠层等尺度设计，较少基于卫星遥感影像进行区域尺度的病害监测。 

另一方面，早期的遥感数据，如Landsat TM和MODIS，由于无法同时满足较高的空间分辨率和时间分辨率，对区域尺度的病害监测构成了一定的硬件条件的障碍。已有的一些基于卫星影像的作物病害监测往往仅考虑了光谱信息，并未考虑对于病害监测十分重要的时相信息，监测结果存在着较大的不确定性。近年来，随着如环境减灾小卫星等一些中高分辨率、高重访周期卫星数据的出现，为区域尺度上 的病害遥感监测带来了重要契机。作物病害的发生在光谱上和时间上会表现出某些特征，可作为遥感监测的基础。目前尚未有方法利用多时相卫星影像数据在区域尺度上进行作物病害的大范围监测。 

发明内容

（一）要解决的技术问题 

本发明的目的是提供一种基于多时相卫星影像的区域尺度作物病害监测方法，充分利用时间序列影像数据中的光谱信息和时相信息。 

（二）技术方案 

一种基于卫星影像的病虫害信息提取方法，所述方法包括如下步骤： 

S1、订购下载卫星遥感影像，并对获取的卫星遥感影像进行预处理； 

S2、提取作物的种植范围； 

S3、在病害监控期，在影像获取时进行同步地面调查； 

S4、提取影像数据的单时相和多时相植被指数的光谱特征； 

S5、结合地面调查数据筛选病害监测的光谱特征； 

S6、基于光谱信息散度分析作物的病虫害发生情况。 

其中，所述影像的波段范围包括可见光和近红外波段。 

其中，所述影像的预处理过程包括辐射定标、大气校正、几何校正和云去除。 

其中，所述作物的种植范围依据已有土地分类矢量图或多时相影像进行分类获得。 

其中，所述多时相影像在分类过程中需结合土地利用类型数据、地形数据和物候经验，采用决策树、最大似然或神经网络进行种植范围提取。 

其中，所述单时相植被指数由某一时相影像波段反射率计算得 到，用于反映植被在某个时间点上的生理生化状态；所述多时相植被指数根据某两个时相的单时相植被指数进行归一化计算得到，用于反映病害在田间发展变化的特点。 

其中，所述病害监测的光谱特征获取方法为： 

根据调查样点病害的发生情况，将样本点分为正常样本和染病样本两部分； 

分别从图像上提取两类样本点不同形式光谱特征的单时相和多时相特征值； 

对每种光谱特征的单时相或多时相版本，采用独立样本t检验比较正常和染病样本的差异程度； 

采用t检验的p值表征某一特征的差异程度，并据此生成一张各类不同形式光谱特征在不同时相和时相组合中的p值统计表格，其中，p值越小，正常和染病样本的差异越大，特征对病害信息的响应越强烈。 

其中，所述光谱信息散度分析的过程为：通过判断两个像元间的相关程度，将待分类像元归入相关程度最高的类别。 

（三）有益效果 

本发明充分利用时间序列影像数据中的光谱信息和时相信息，结合GIS、GPS、RS技术，将光谱信息散度分析引入作物灾害监测领域，提出利用一定区域内的星-地同步数据对病害进行大范围监测的方法和技术，有效降低病害监测的野外作业的成本，并对传统病害监测方式进行了由点及面的扩展，便于政府部门和农业管理部门及时、准确掌握和了解区域病害发生及严重程度等重要信息。 

附图说明