[发明专利]一种基于高分卫星数据的玉米种植分布提取方法

说明书

本发明公开了一种基于高分卫星数据的玉米种植分布提取方法，包括：采集目标研究区域的高分卫星数据，基于高分卫星数据选取样本点、获得第二遥感特征指数；基于第二遥感特征指数构建分类特征组合，通过随机森林算法对分类特征组合进行玉米种植像元提取，获得第二玉米种植分布图；根据第二玉米种植分布图获得目标研究区域的玉米种植面积，并对玉米种植面积进行分布统计分析。本发明可快速、高效、低廉、准确地提取研究区域的玉米种植分布，一方面弥补了现有提取方法中遥感数据分辨率较低而导致玉米种植分布提取精度低的缺陷，另一方面克服了现有提取方法中玉米与其它同期生长季作物难以区分的不足。

技术领域

本发明属于玉米种植分布遥感提取领域，特别是涉及一种基于高分卫星数据的玉米种植分布提取方法。

背景技术

玉米作为我国重要的工业原料、饲料和粮食作物，在全国消费需求增长空间最大，对促进中国农业生产、农村经济发展具有重要作用。及时准确地获取玉米种植分布信息对国内玉米供给格局、保障粮食安全以及农业可持续发展等具有重要意义。

遥感技术在农业发展中具有传统方法不可比拟的优势，可及时客观地获得作物长势、产量等信息，特别是种植分布信息。国内外众多学者以玉米为识别对象开展了种植分布提取研究。利用遥感信息提取玉米种植分布现有技术包括面向对象的分类方法、监督分类方法、非监督分类方法等。其中面向对象的分类方法是首先对影像进行分割，获取同质对象，然后根据目标地物提取或影像分类的具体要求，选取影像对象特征，并利用这些特征进行遥感影像分类。监督分类法则是根据已知类别样本，训练分类识别系统，通过选择各个类别特征，按照决策规则进行图像分类。非监督分类则缺乏先验知识，对不同地物仅依靠影像光谱信息进行特征提取，然后统计特征差别进行影像分类。虽然这些现有技术对于玉米种植分布提取都取得了一定成果，但仍存在以下问题：

1、由于玉米与同期播种作物生育期接近，光谱信息相似，且存在混种现象，故利用现有技术难以区分。

2、目前遥感数据源以Landsat(空间分辨率30米)、MODIS(空间分辨率250米)、TM(空间分辨率30米)等中低分辨率居多，这些卫星遥感数据空间分辨率较低，混合像元大量存在制约玉米分布提取精度。

发明内容

针对以上提取玉米分布信息遥感现有技术的不足，本发明通过选取高分卫星数据(空间分辨率16米)，提出一种基于高分卫星数据的玉米种植分布提取方法。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：一种基于高分卫星数据的玉米种植分布提取方法，包括：

采集目标研究区域的高分卫星数据，基于所述高分卫星数据选取样本点、获得第二遥感特征指数；基于所述第二遥感特征指数构建分类特征组合，通过随机森林算法对所述分类特征组合进行玉米种植像元提取，获得第二玉米种植分布图；根据所述第二玉米种植分布图获得所述目标研究区域的玉米种植面积，并对所述玉米种植面积进行分布统计分析。

优选地，选取所述样本点包括通过所述目标研究区域的土地利用现状图，对所述高分卫星数据进行目视解译，获得所述样本点。

优选地，所述样本点至少包括玉米样本点、水稻样本点、大豆样本点、林地样本点、水体样本点、建筑样本点。

优选地，所述样本点包括训练样本点和验证样本点；

获得所述第二遥感特征指数包括，基于所述高分卫星数据构建第一遥感特征指数，基于所述训练样本点对所述第一遥感特征指数进行优选，获得第二遥感特征指数。

优选地，构建所述第一遥感特征指数包括提取影响波段反射率、构建遥感植被指数；

构建所述遥感植被指数包括构建差值植被指数、绿色归一化差异植被指数、归一化差异绿度指数、归一化植被指数、归一化水体指数、绿度指数、比值植被指数、土壤调整植被指数、转换型植被指数、宽动态植被指数、红边归一化差异植被指数以及红边归一化植被指数。