[发明专利]一种监测作物收割进度的方法及装置

权利要求书

1.一种监测农作物收割进度的方法，其特征在于，包括：

在作物收获期获取监测区域的全极化合成孔径雷达遥感影像，对所述遥感影像进行极化分解，获取每一像素的极化参数；

提取所述遥感影像中每个地块的边界，根据所述每一像素的极化参数获取所述每个地块中所有像素的平均极化参数；

根据所述平均极化参数，判断所述每个地块的农作物是否已收割；

其中，所述提取所述遥感影像中每个地块的边界，包括：

利用数据库或根据面向对象的分割、分类方法得到监测区域地图；

对所述监测区域地图进行矢量化，得到监测区域内每个地块的边界；

所述根据所述平均极化参数，判断所述每个地块的农作物是否已收割，包括：

获取所述平均极化参数中的平均地物体散射分量和所述平均最大特征值

根据所述平均地物体散射分量和所述平均最大特征值构建由所述平均地物体散射分量和所述平均最大特征值形成的二维特征空间；

在所述二维特征空间中，若获取的所述地块中所有像素的平均地物体散射分量和所述地块中所有像素的平均最大特征值的大小均小于预设阈值，则表示所述地块的农作物已收割。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在作物收获期获取监测区域的全极化合成孔径雷达遥感影像，对所述遥感影像进行极化分解，获取每一像素的极化参数，包括：

在作物收获期获取监测区域的全极化合成孔径雷达遥感影像；

对所述遥感影像进行预处理；

利用极化目标分解方法对所述预处理后的遥感影像进行极化分解，获取每一像素的极化参数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述遥感影像进行预处理，包括：

对所述合成孔径雷达遥感影像进行辐射定标；

对辐射定标后的影像进行多视处理和斑噪去除；

将去噪后的四个极化通道数据转化成极化散射矩阵；

对所述极化散射矩阵影像进行地理编码、地形校正以及几何精校正处理。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用极化目标分解方法对所述预处理后的遥感影像进行极化分解，获取每一像素的极化参数，包括：

利用Freeman-Durden三分量极化分解方法对预处理后的遥感影像进行极化分解，得到表面散射、偶次散射和体散射三种散射分量的功率强度P_s、P_d和P_v；三分量分解方程为：

T＝P_s*T_s+P_d*T_d+P_v*T_v

其中，T是用相干矩阵形式表示的极化散射矩阵，T_s是表示表面散射模型的相干矩阵，P_s是表示地物表面散射分量的功率；T_d是表示偶次散射模型的相干矩阵，P_d是表示地物偶次散射分量的功率；T_v是表示体散射模型的相干矩阵，P_v是表示地物体散射分量的功率；

利用Cloude分解方法对预处理后的遥感影像进行极化分解，获取所述极化散射矩阵T的最大特征值λ。

5.一种监测农作物收割进度的装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于在作物收获期获取监测区域的全极化合成孔径雷达遥感影像，对所述遥感影像进行极化分解，获取每一像素的极化参数；

第二获取模块，用于提取所述遥感影像中每个地块的边界，根据所述每一像素的极化参数获取所述每个地块中所有像素的平均极化参数；

判断模块，用于根据所述平均极化参数，判断所述每个地块的农作物是否已收割；

所述判断模块，用于：

获取所述平均极化参数中的平均地物体散射分量和所述平均最大特征值

根据所述平均地物体散射分量和所述平均最大特征值构建由所述平均地物体散射分量和所述平均最大特征值形成的二维特征空间；

在所述二维特征空间中，若获取的所述地块中所有像素的平均地物体散射分量和所述地块中所有像素的平均最大特征值的大小均小于预设阈值，则表示所述地块的农作物已收割。