[发明专利]一种基于光学遥感数据的甘蔗分布识别方法

说明书

本发明涉及一种基于光学遥感数据的甘蔗分布识别方法，其包括如下步骤：获取甘蔗的物候信息和该甘蔗的历史Sentinel‑2序列数据，并针对每景图像计算NDVI；根据物候信息划分物候阶段，并合成每个物候阶段分别对应的NDVI最大值图像；将NDVI最大值图像进行图像降维；对所述图像降维后的图像采用梯度算子计算梯度，获得边缘幅度图像；对边缘幅度图像采用分水岭分割算法提取甘蔗分布。本发明所述的基于光学遥感数据的甘蔗分布识别方法解决了地块破碎和云量干扰造成的识别精度不高问题，具有精确反映甘蔗的空间分布，有利于甘蔗管理和规划的优点。

技术领域

本发明涉及遥感影像处理技术领域，特别是涉及一种基于光学遥感数据的甘蔗分布识别方法。

背景技术

甘蔗的种植面积及空间分布是监测甘蔗种植信息的一项重要参数。目前甘蔗植面积和空间分布信息依旧依赖传统的统计汇报或实地测量获得，整个过程需要耗费大量的时间和人力物力，并且所得到的农情信息无法及时准确地提供甘蔗种植的空间分布状况。

目前，已有大量利用遥感技术手段对甘蔗分类的研究，但现有的研究在应用时存在精度不高的问题。主要受以下几个方面因素的影响：非大规模农田作业，农田地块较为破碎，不同的地块种植着的甘蔗类型也是复杂多样，这便限制了基于遥感的甘蔗提取精度，特别是在两种作物种植的相邻区域，因而容易形成混合像元问题，造成“错分，漏分”的现象；第二方面，遥感卫星的光学相机受到云的遮挡，云量对光学遥感检测的影响大。

有鉴于此，亟需提供一种能够实现甘蔗精确提取的解决思路，为农业相关决策部门提供科学决策依据。

发明内容

基于此，本发明的目的在于，提供一种基于光学遥感数据的甘蔗分布识别方法，其解决了地块破碎和云量干扰造成的识别精度不高问题，具有精确反映甘蔗的空间分布，有利于甘蔗管理和规划的优点。

一种基于光学遥感数据的甘蔗分布识别方法，包括如下步骤：

获取甘蔗的物候信息和该甘蔗的历史Sentinel-2序列数据，并针对每景图像计算NDVI；

根据物候信息划分物候阶段，并合成每个物候阶段分别对应的NDVI最大值图像；

将NDVI最大值图像进行图像降维，所述将NDVI最大值图像进行图像降维的步骤，具体包括如下步骤：计算每个物候阶段分别对应的NDVI最大值图像的波动值，取

diff＝max(NDVI_S1,......,NDVI_Sn)-min(NDVI_S1,......,NDVI_Sn)，其中，diff为波动值，NDVI_S1～NDVI_Sn为每个物候阶段分别对应的NDVI最大值图像，n为物候阶段的个数，且n＝5，采用响应值L＝min(NDVI_S2,......,NDVI_Sn)-NDVI_S1-diff将n个NDVI最大值图像进行图像降维；

对所述图像降维后的图像采用梯度算子计算梯度，获得边缘幅度图像；

对边缘幅度图像采用分水岭分割算法提取甘蔗分布。

相较于现有技术，本发明的基于光学遥感数据的甘蔗分布识别方法，由于不同甘蔗的物候信息是不一样的，通过将物候阶段与NDVI最大值图像对应起来，反映了不同物候阶段的甘蔗生产状况，并且只有目标甘蔗才会在不同物候阶段呈现明显不同的NDVI最大值图像，而其他作物的NDVI图像则变化不大。而通过将NDVI最大值图像进行图像降维，也即相当于进行图像减法，检测出同一景象中的不同NDVI最大值图像的变化，提取出目标甘蔗的特征，再通过后续的梯度算子和分水岭分割算法识别目标甘蔗，从而解决了地块破碎和云量干扰造成的识别精度不高问题，精确反映了目标甘蔗的空间分布，有利于农业管理和规划。