[发明专利]一种农用地现状数据快速采集方法

说明书

本发明公开了一种农用地现状数据快速采集方法，涉及地理信息领域，本发明通过融合互联网地理信息系统和遥感技术，设计了农用地现状数据采集技术和系统，在建立农用地遥感解译标志和样本库的基础上，实现了基于互联网的遥感影像交互式解译、农用地现状数据的采集、更新和查对。对比传统的外业调绘方法进行数据采集和遥感影像自动化解译方式，本发明的技术方法和系统具有快速、高效、精确的特点，数据采集周期短，成本低，且易于维护。

技术领域

本发明涉及地理信息领域，尤其涉及一种农用地现状数据快速采集方法。

背景技术

目前农用地现状数据采集方法主要有实地调绘和基于遥感影像的目视判读两大类。当前基于遥感影像进行土地资源调查的技术和应用越来越成熟，我国国土部门已经使用高分辨率卫星影像进行国土资源的执法监测(Yi,Ma et al.2016)。该技术以影像变化检测技术为基础，辅助人工交互判别，实现对违法的建设用地进行执法检查。

有研究采用基于遥感数据的自动解译研究，使用基于对象(object-based)、支持向量机(support vector machine)等方法(Pena,Gutierrez et al.2014,Zheng,Myint etal.2015)，利用NDVI指数、农作物图像的纹理特征和作物物候等数据来进行农用地的管理和农作物估产、分级等研究(Shanahan,Schepers et al.2001,Pinter,Hatfield etal.2003,Ngugi et al.2011)。这类方法不能满足生产管理用途的农用地现状数据的采集和更新。

但是，以实地调绘形式的农用地现状数据调查和更新的技术方法工作量大，采集更新周期长、成本很高。外业调查+基于遥感影像的目视解译方法，存在着效率和精度方面的问题。一个重要原因是目视解译采用单机版的专业遥感软件，效率低，且无法有效整合多源数据来支持用地类型的准确判读。在应对大面积复杂用地类型的解译时，遥感影像自动解译技术不能满足更细的分类要求和更高的数据采集精度要求(Srivastava,Han etal.2012,Mulla 2013)。如对于需要判别粮田、菜田、果园等详细的用地分类以及采集和更新精度要求不大于1亩的农田地块数据，目前还无法实现。

因此，本领域的技术人员致力于开发一种农用地现状数据快速采集方法，基于基于互联网地理信息系统(WebGIS)和遥感技术，是一种农用地现状数据的采集和更新技术，同时也是一种快速、高效、精确的农用地现状数据的在线采集和更新技术方法。农用地现状数据采集的内容包括农田地块的位置、形状、面积、类型、作物种植信息等，这些数据是实现农业生产的精细化管理和农业布局规划的重要基础。

发明内容

有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明所要解决的技术问题是开发基于互联网地理信息系统(WebGIS)和遥感技术的在线交互式遥感解译和矢量数据编辑系统，设计在线数据采集、审核工作的自动化流程，实现多人在线同步进行遥感解译和数字化工作，并将解译结果直接更新入库，从而极大提高农用地现状数据采集工作效率；通过集成多时相遥感数据，集成天地图、相关规划数据等多源数据，实现农用地类型遥感解译的精细化，同时提高农用地遥感解译的准确性。

为实现上述目的，本发明提供了一种农用地现状数据快速采集方法，所述方法融合互联网地理信息系统和遥感技术，包括如下步骤：

步骤1、基础数据准备，所述基础数据包括多个年份的航拍影像和基础地理框架数据集，包括道路、河流、行政区划和专题数据；

步骤2、建立农用地分类标准，依据农业生产精细化管理需要，对接全国土地利用分类标准，形成研究区域农用地现状分类体系；

步骤3、选取试验解译样区，围绕典型地物和疑问地块设计野外调研路线，分小组进行实地调查，以现场记录、咨询当地居民、拍照取样方式搜集农用地类型、种植农作物变化等数据，将这些数据经过整理汇编之后形成初步的解译标志样本；