[发明专利]基于遥感数据与地理信息系统的粮田地面参照点筛选方法

摘要

本发明是一种结合高分辨率多光谱扫描仪(Multispectral Scanner)影像和激光雷达(LiDAR)数据，结合多光谱的地物精细结构特征、色调特征和LiDAR高程数字模型，实现的一种粮田地面参照点进行筛选的方法。该方法属于遥感和数据挖掘领域，该方法为：通过机载多光谱扫描仪和LIDAR对农田进行扫描，分别提取粮田的粮田丰富的颜色信息影像和地面地物的空间结构细节信息高分辨率影像，通过影像的融合增强、影像分割和分类方法，快速构建区域农图，并且做出筛选。与现有的技术相比，通过多光谱扫描仪和激光雷达对绘制粮田农图，提高了农图的准确性和有用性。与通过单一方式进行遥感相比，基于遥感数据与地理信息系统的粮田地面参照点筛选方法为农田位置信息、气象信息、粮田土壤有机物构成信息、粮田地下土壤湿度信息、作物长势信息的监控集成提供了平台。

主权项

一种基于遥感数据与地理信息系统综合分析的粮田地面参照筛选方法，其特征在于：基于如图1所示的GIS(地理空间系统)、GPS\INS(全球定位系统\惯性导航系统)和RS(遥感)三者协同工作；飞机前置LiDAR和多光谱扫描仪遥感系统，GPS\INS联合使用以补偿运动中可能的失锁和其它系统误差；GIS系统安装在飞机内部，GPS\INS为两个遥感仪器提了运动参数，通过软件对遥感数据的处理后与GIS中数据比较，以达到可粮田实时的监测变化、数据更新和信息发布功能，而用户通过GIS提供的信息发布接口访问所需的信息。采用图2中的机载多光谱扫描仪(1)和机载LiDAR遥感器(2)同时对粮田同步遥感，以达到多遥感器融合制图、提高制图精确度的目的：对得1m全色影像数据、4m多光谱像数据和1m空间分辨率的LiDAR数据，采用GLCM算法(1.1)对1m全色影像数据进行处理得到粮田冠层的纹理特征，利用SFIM算法(1.2)对1m全色影像数据和4m多光谱像数据合成得到增强的光谱图像，对LiDAR遥感器(2)得到的1m空间分辨率的LiDAR数据进行预处理(2.1)分离出第一回波层和地面回波层，对两者进行LiDAR强度影像处理(2.2)得到LiDAR高程影像，根据经验得到的阈值对此做数字阈值分割(2.3)产生LiDAR专题层；采用MRS算法(3)依据经验分割参数对纹理特征数据层影像、增强的多光谱影像和LiDAR数据专题层合成，得到高精度高信息量的待筛选农图，采用基于知识规则的模糊逻辑分类器进行分方法(4)对粮田POI进行筛选，知识规则有基于NDVI的叶片氮含量筛选、土壤有机物含量筛选和土壤湿度筛选，绘制不同POI类型的遥感图像，最终采用多边形综合(5)修正农图中的建筑物和道路等地面信息得到粮田的作物生长信息实时监测农图。