[发明专利]面向多云雨地区的基于多载荷遥感图像的水稻估产方法

权利要求书

1.面向多云雨地区的基于多载荷遥感图像的水稻估产方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：针对某水稻种植区利用光学遥感卫星和合成孔径雷达遥感卫星对某工作区进行监测，获取若干监测影像，并对各图像分别进行预处理；并制作种植区高分辨率正射底图；

步骤二：基于工作区高分辨率光学遥感正射底图，利用GIS技术提取工作区水稻种植面积，并将相关信息储存在属性表中；

步骤三：基于水稻种植前后的多时相SAR图像预处理结果，区分水稻种植时间，并将该信息添加至属性表；

步骤四：在水稻生殖生长期内的三个时相SAR图像中，计算各田块对应的雷达后向散射系数Mean_RSC；并对强反射点影响的稻田区域值进行修正；

步骤五：实地选取一定数量的分布均衡且具有代表性的田块作为样本进行人工采样测产，处理得到各样本田块的水稻测产亩产量；

步骤六：根据样本田块水稻产量和三个时相的雷达后向散射系数建立水稻估产模型；

步骤七：利用建模样本外的水稻亩产量数据，对上述估产模型进行估产精度验证；

步骤八：根据估产模型和种植区所有水稻田块的三个时相雷达后向散射系数计算各个田块的预估产量；

所述步骤一中的预处理包括：对高分辨率光学遥感卫星数据进行辐射校正、正射校正、图像融合和图像镶嵌的处理，并进行分幅裁剪形成工作区高分辨率正射底图；对多时相合成孔径雷达数据进行聚焦、多视处理、配准、斑点滤波、地理编码和辐射定标、几何精校正的预处理；

所述步骤二中是利用ENVI与ArcGIS软件进行人机交互式解译提取水稻田块边缘，在工作区高分辨率正射底图上勾画水稻田块边界得到水稻田块矢量数据，并在属性表中建立相应的地块归属、坐标和面积的属性字段；

所述步骤三中的水稻种植时间的区分是基于水稻种植前后的多时相SAR图像预处理结果，利用步骤二获取的水稻田块矢量提取对应的多时相图像的后向散射系数，结合水体的微波散射特性，通过对各期SAR图像的后向散射系数的变化值进行阈值切割，提取水稻田块水浸量信息，从而判别水稻种植时间；

所述步骤四中首先选择水稻生殖生长期内三个时相的雷达图像预处理结果，利用步骤二获取的水稻田块矢量，利用GIS空间分析技术，分别提取水稻田块i区域对应的三个时相雷达后向散射系数值，提取规则设置为均值，记为Mean_jRSCi，其中j表示三个时相；对于靠近强反射点位置的稻田，通过目视和强反射点检测，获取农田质心间与强反射点间的欧式距离，利用缓冲区分析对田块均值进行修正；

所述步骤六的详细步骤是：基于水稻样本亩产量和对应的三期雷达后向散射系数Mean_jRSCi根据水稻种植时间将样本分为两个种植时期，分别采用不少于10个样本产量与对应的三期雷达后向散射系数进行线性拟合分析，根据拟合函数求解线性回归系数，从而建立水稻分时区估产模型；

线性拟合关系式为:

①水稻种植日期在XX之前：Y＝a1*X1+b1*X2+c1*X3+d1；

②水稻种植日期在XX之后：y＝a2*X4+b2*X5+c2*X6+d2；

其中，Y为人工测产获得样本田块的亩产量，单位kg；Xn为样本田块对应的多时相雷达平均后向散射系数，其中n为1-6；am、bh、ci和dz分别为待求解的线性回归系数，其中m、h、i、z为1-2。

2.根据权利要求1所述的面向多云雨地区的基于多载荷遥感图像的水稻估产方法，其特征在于，所述步骤七的详细步骤是：根据建模以外样本田块的三个时相雷达后向散射系数和分时区估产模型，计算建模外所有样本田块的亩产量，该计算结果与其人工采样测产结果进行误差对比分析，验证卫星遥感测产精度。

3.根据权利要求1所述的面向多云雨地区的基于多载荷遥感图像的水稻估产方法，其特征在于，所述步骤八的详细步骤是：根据水稻田块i的三个时相雷达后向散射系数和分时区估产模型，分别计算得到全部水稻田块对应的亩产量，结合各水稻田块的面积，统计得到卫星遥感估产的总产量及平均亩产量。