[发明专利]一种农田边界及种植结构的提取方法

说明书

本申请属于图像识别技术领域，特别是涉及一种农田边界及种植结构的提取方法。如何选取遥感影像分类方法也将直接影响面积提取的精准度，在实际的应用中要结合实际情况选择合适的遥感影像数据及分类方法。本申请提供了一种农田边界及种植结构的提取方法，包括将分类遥感影像、分类标志、区域范围导入头文件；对所述遥感影像数据进行预处理，得到预处理数据；建立不同尺度分类器计算所述预处理遥感影像数据与所述分类标志数据的标准差；对步骤3中得到数据的边界模糊异常值进行处理；提取前步骤中得到的数据的周界像素，对农田中的作物进行面积统计，得到作物的农田边界及种植结构。在精细提取农作物边界及种植结构方面有一定的意义。

技术领域

本申请属于图像识别技术领域，特别是涉及一种农田边界及种植结构的提取方法。

背景技术

种植结构是指一种农作物在某个区间或土地上的种植分布或比例，一个地区农场作物的种植结构关系到地区多种农产品的收获和产量，而一个地区的天然气候关系与一个地区的农作物种植结构密切相关，不合理不健康的农作物种植结构会对地区的生态平衡和可持续发展造成巨大的影响。

随着科技的发展多颗遥感卫星的发射并投入使用，利用卫星遥感影像数据对某个地区的各个季节的农作物种植区域和种植种类进行大面积、大范围监测，为国家和地区的农业发展提供可靠的信息，有利于地区的未来的农业生产和粮食储备布局规划和制定，保证了地区农业的有序生产和健康发展，避免了因农作物盲目种植所导致的粮食浪费或者造成某种农场品的短缺。近几年来由于世界范围内粮食的减产，粮食价格日益上涨，粮食安全越来越成为国家、地区发展的一个重要问题，通过卫星遥感影像监测地区的农作物种植情况可以为国家和地区的粮食生产提供安全保障。

近几年来，遥感卫星技术不断成熟，新的遥感卫星不断出现，使遥感影像的分辨率大大的提升，能够短时间内快速地获取更多信息，更多地面农作物的信息也能够被遥感卫星所摄取，极大程度地提升了农作物监测的精度，例如运用SPOT/Landsat-8＝高分辨率遥感卫星的影像，虽然在一定程度上提高了农作物监测研究的效率，但是使用多源遥感数据、多时相及不同空间分辨率数据相组合的方法，并运用多种分类手段提取目标农作物信息能够排除更多的干扰，并且具有更加高的准确率，是当代遥感影像技术在农业监测和研究上的热点。

发明内容

1.要解决的技术问题

基于部分农作物光谱和物候特点非常接近，在进行遥感方法提取的面积研究时，如何选取遥感影像分类方法也将直接影响面积提取的精准度，在实际的应用中要结合实际情况选择合适的遥感影像数据及分类方法的问题，本申请提供了一种农田边界及种植结构的提取方法。

2.技术方案

为了达到上述的目的，本申请提供了一种农田边界及种植结构的提取方法，所述方法包括如下步骤：步骤1：将分类遥感影像、分类标志、区域范围导入头文件；步骤2：对所述遥感影像数据进行预处理，得到预处理数据；步骤3：建立不同尺度分类器计算所述预处理遥感影像数据与所述分类标志数据的标准差；步骤4：对步骤3中得到数据的边界模糊异常值进行处理；步骤5：提取所述步骤4中得到的数据的周界像素，对农田中的作物进行面积统计，得到作物的农田边界及种植结构。

本申请提供的另一种实施方式为：所述原始数据包括影像、农田数据层和区域数据。

本申请提供的另一种实施方式为：所述步骤2中对所述原始数据进行预处理包括对农田数据层调色板进行标准化；过滤所述区域的波段数据；计算所述影像的归一化植被指数；计算所述影像的光谱梯度，在重要的地方创建种子，找到局部梯度最大或者最小的点和对所述影像进行分割。

本申请提供的另一种实施方式为：所述波段数据包括红光波段、绿光波段、蓝光波段和近红外波段。

本申请提供的另一种实施方式为：所述归一化植被指数为近红外波段和红光波段的标准化差值。