[发明专利]一种用于调查打草场地的遥感自动识别方法

说明书

一种用于调查打草场地的遥感自动识别方法，属于计算机技术领域。该方法包括获取打草前和打草后的NDVI影像数据。对打草前所对应的NDVI影像数据和打草后所对应的NDVI影像数据采用变化识别策略进行对比处理，得到变化情况影像。根据草的生长变化规律所对应的NDVI的变化曲线计算相应的NDVI影像数据。进行影像变化检测。时间消耗主要在数据准备、识别参数的调整部分，识别的过程快速交互式得到结果，并可通过网络平台快速增加经验判断的标记作为补充修正信息。专家经验转化为价值数据，作为验证结果标识数据，反馈识别参数设定，避免因人员经验不足参入错误信息。减少人工长时间投入，专注在结果判读当中。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种用于调查打草场地的遥感自动识别方法。

背景技术

打草场的分布、状况、面积、产量和退化等信息尚匮乏，其中对其分布的识别显得十分必要。遥感数据为大面积识别提供了便捷的途径，同时对技术方法也有更高的要求，需要考虑到遥感和地面特征等各方面信息。

根据文献调查，对草原打草场识别的方案当中，有一类方法使用较为普遍，简称基于LandsatTM目视解译法。它可以识别打草场分布，划分固定打草场和疑似打草场，具体所采用的方案如下：

根据草原草地生长特点，选取往年合适时间的Landsat TM5影像数据(1年合成1份数据)，对影像数据采用遥感处理方式，最终获得假彩色影像数据，从而得到反映地面植物特征的遥感影像。结合野外调查获取地面采样数据作为地面验证点，采用目视解译(目视解译是遥感图像解译的一种，又称目视判读，或目视判译，是遥感成像的逆过程。它指专业人员通过直接观察或借助辅助判读仪器在遥感图像上获取特定目标地物信息的过程。)的方式，同时结合Google earth影像，经过综合判读最后确定打草场。

基于LandsatTM目视解译法所采用的目视解译方法需要大量的人工绘制和判别，识别过程会比较长。在没有丰富地面样点数据，丰富经验人员的指导与辅助判别，难以准确识别，和快速判定，这难以达到业务当中的高效识别要求。

发明内容

本发明的目的在于提供一种用于调查打草场地的遥感自动识别方法，既能保证识别结果准确性，又能够避免大量人工绘制和经验判别的方式，达到高效识别。克服了现有方法中因经验不足带来的识别误差以及人工干预的缺陷。

本发明的实施例是这样实现的：

一种用于调查打草场地的遥感自动识别方法，其包括：

获取打草前和打草后的NDVI影像数据；

对打草前所对应的NDVI影像数据和打草后所对应的NDVI影像数据采用变化识别策略进行对比处理，得到变化情况影像；

根据草的生长变化规律所对应的NDVI的变化曲线计算相应的NDVI影像数据；

进行影像变化检测。

本发明实施例的有益效果是：

本发明提供的用于调查打草场地的遥感自动识别方法，时间消耗主要在数据准备、识别参数的调整部分，识别的过程快速交互式得到结果，并可通过网络平台快速增加经验判断的标记作为补充修正信息。

专家经验转化为价值数据，作为验证结果标识数据，反馈识别参数设定，避免因人员经验不足参入错误信息。

减少人工长时间投入，专注在结果判读当中。数据结果的修正后达到业务需求，剔除了噪点，根据提供的矢量或者人工添加矢量规范化识别范围，从而达到业务展示或者进一步分析的要求。

附图说明