[发明专利]一种基于遥感图像的大棚提取方法和装置

说明书

本发明公开了一种基于遥感图像的大棚提取方法，包括以下步骤：步骤一、获取遥感图像，对所述遥感影像进行预处理，获得光谱反射率图像；步骤二、基于所述光谱反射率图像，提取出所有包含植被信息的像元，组成植被信息图像；步骤三、基于所述植被信息图像，根据大棚的光谱反射特征，抑制高密度植被信息，凸显大棚以及低密度植被信息；步骤四、基于大棚‑低密度植被信息图像，根据大棚在近红外波段光谱反射率高于低密度植被的特性，组成大棚信息图像。本发明利用高分辨率影像进行预处理，得到光谱反射率图像，基于光谱反射率图像和植被信息图像，根据大棚指数提取出所有包含大棚的像元，计算出大棚的面积。本发明由国土资源部公益性行业科研专项经费(201411006)资助完成。

技术领域

本发明属于遥感图像处理技术，具体而言涉及一种基于遥感图像的大棚提取方法和装置。

背景技术

温室大棚的显著增加反映了我国现代农业的快速发展，温室蔬菜的增加逐渐满足了居民一年四季的农副产品需求；但同时也带来一些需要关注的问题，如大棚的化肥使用造成的土壤退化、塑料废物处理不当造成的环境污染、种植作物数量增加带来的平均耗水量增大及大棚建造工程进度不能有效监控等。因此，温室大棚的空间分布信息及时和准确获取，是解决当地的农业管理、土壤保护、节水管理、降低监管成本及减少环境污染的核心问题。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种及时准确的大棚提取方法和装置。

一种基于遥感图像的大棚提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)获取遥感图像，所述遥感影像至少包括：红、绿、蓝和近红外波段四个波段，对所述遥感影像进行预处理，获得光谱反射率图像I_f(x，y)，f∈{R，G，B，NIR}，其中x,y代表像元在图像的坐标，R,G,B,NIR分别代表红波段、绿波段、蓝波段和近红外波段；

(2)基于所述光谱反射率图像I_f(x，y)，f∈{R，G，B，NIR}，提取出所有包含植被信息的像元，组成植被信息图像VI_f(x，y)，f∈{R，G，B，NIR}，所述植被信息图像包括低密度植被、高密度植被和大棚；

(3)基于所述植被信息图像VI_f(x，y)，f∈{R，G，B，NIR}，根据大棚的光谱反射特征，通过公式(1)，抑制高密度植被信息，凸显大棚以及低密度植被信息，公式(1)如下：

设定阈值T2，提取出pv>T2的像元，组成大棚-低密度植被信息图像PVI_f(x，y)f∈{R，G，B，NIR}；

(4)基于大棚-低密度植被信息图像PVI_f(x，y)f∈{R，G，B，NIR}，根据大棚在近红外波段光谱反射率高于低密度植被的特性，采用NDVI指数进行区分，具体为：

设定阈值T3，提取出NDVI>T3的像元，组成大棚信息图像。

步骤(2)中，首先依据植被绿光波段的反射率高于蓝光和红光的特征，设计两个方向系数和之后通过近红外和红波段突出植被信息，具体公式如下：

其中VPI表示植被信息指数，||为绝对值符号，设定阈值T1，提取出VPI>T1的像元，组成植被信息图像。根据计算获得的VPI生成图像，采用直方图统计获得该VPI图像的直方图统计图，设定最大的波谷作为阈值T1。

步骤(1)获取的遥感图像为高分辨率遥感图像。