[发明专利]一种结合卫星影像和MODIS数据的水稻估产方法

权利要求书

1.一种结合卫星影像和MODIS数据的水稻估产方法，其特征在于，所述方法包括：

步骤1，对原始的卫星影像进行预处理操作；

步骤2，在预处理后的所述卫星影像上选取感兴趣区，分别采用基于人工目视解译的监督分类、基于规则的面向对象分类和基于专家知识的决策树分类三种方法对所述感兴趣区进行分类和水稻提取，分类后的类型包括：林地、水稻、水体和建设用地；

步骤3，取三种分类方法得到的水稻提取结果的相交区域作为水稻区域，提取所述水稻区域的不同时期的MODIS影像中的EVI指数均值图像；

步骤4，将水稻EVI均值作为自变量，水稻产量统计数据作为因变量，进行回归分析，构建所述水稻EVI均值与所述水稻产量统计数据之间的统计回归估算模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1中对所述卫星影像进行预处理操作包括：大气校正、影像融合、影像剪裁和影像拼接。

3.根据权利要求1所述的水稻估产方法，其特征在于，所述步骤2中选取所述感兴趣区包括：结合高清地图影像、实地考察水稻样本点和水稻种植标准农田数据，在所述卫星影像上使用人工标注的方式选取所述感兴趣区域。

4.根据权利要求1所述的水稻估产方法，其特征在于，所述步骤2中采用基于人工目视解译的监督分类进行分类和水稻提取的过程包括：采用最大似然法对所述感兴趣区进行分类和水稻提取。

5.根据权利要求1所述的水稻估产方法，其特征在于，所述步骤2中基于规则的面向对象分类进行分类和水稻提取的过程包括：

根据光谱范围的差异建立水稻的提取规则，使用基于所述提取规则的面向对象分类方法对所述感兴趣区进行分类；

所述提取规则包括：设置在可见光蓝色波段光谱的植被的提取阈值进行植被范围的提取，设置近红外波段光谱的水稻的提取阈值进行水稻范围的提取。

6.根据权利要求1所述的水稻估产方法，其特征在于，所述步骤2中基于专家知识的决策树分类进行分类和水稻提取的过程包括：

通过对植被物候期的分析得出所述感兴趣区所有植被的植被指数随时间变化的先验信息，选取一种差距显著的植被指数，确定基于所述植被指数进行分类的阈值，使用决策树分类方法对所述感兴趣区进行分类。

7.根据权利要求1所述的水稻估产方法，其特征在于，所述步骤3中提取EVI均值指数图像的过程包括：

以所述水稻区域作为掩膜，提取不同时期的MODIS影像中的EVI指数图像，对所述EVI指数图像做重投影、去除空值和取有效值处理，提取得到EVI有效值指数图像；

以统计区域的矢量边界为掩膜，基于所述EVI有效值指数图像提取得到所述统计区域的水稻EVI均值图像。

8.根据权利要求1所述的水稻估产方法，其特征在于，所述步骤4中采用逐步回归方法构建多元线性的所述统计回归估算模型，并根据输出参数选择最佳模型。

9.根据权利要求1所述的水稻估产方法，其特征在于，所述统计回归模型的公式为yield＝135165.591-146486.295*EVI_d209-49164.16*EVI_d177+22347.074*EVI_d161，yield表示因变量水稻产量统计数据，EVI_d209、EVI_d177和EVI_d161分别表示全年第209、177和161天的EVI均值。

10.根据权利要求1所述的水稻估产方法，其特征在于，所述步骤4之后还包括：

步骤5，使用水稻产量统计数据验证所述统计回归估算模型的精度并做相应的评估。