CN111191963A - 一种基于生长期色素变化特征的花生空间分布制图方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于生长期色素变化特征的花生空间分布制图方法，包括如下步骤：1、建立研究区植被指数、花青素指数时序数据集；2、根据所述植被指数时序数据集，获取农作物关键物候期；3、构建农作物生长前期花青素变化特征指标；4、根据所述农作物生长前期花青素变化特征指标，建立用于分离花生和其他作物的花生空间分布制图技术方法；5、根据所述花青素指数时序数据集，利用所述花生空间分布制图技术方法，制得研究区花生空间分布图。该方法基于花生开花早、花期较长、花青素含量较高且下降缓慢的特点，将植被指数和花青素指数在农作物关键物候期的时序变化规律应用于花生制图，分类精度高，鲁棒性好，抗干扰能力强。
Description
技术领域
本发明涉及一种大面积农作物遥感方法，具体是一种基于生长期色素变化特征的花生空间分布制图方法，属于农作物生长监测技术领域。
背景技术
及时准确掌握农作物空间分布信息对于制定相关政策及种植结构的调整至关重要。花生是人们生活中重要的油料作物，我国种植面积约占世界的四分之一，且单产和年均总产都是世界之首。快速自动监测花生的空间分布范围，具有重要意义。传统的人工调查方法不仅费时费力，而且难以实现全覆盖，容易受到主观因素的干扰。遥感技术具有宏观、迅速的获取数据能力，为及时、准确地获取地表信息提供了数据来源，已经成为农作物制图的重要手段。
最初，大多采用单时相遥感影像进行作物分类研究，但难以应对不同作物光谱之间的相似性。而时序遥感影像提供了不同季节、不同时期的信息，在农作物分类的不断发展过程中基于关键物候期的方法逐渐成为近年来的主导发展趋势。例如，目前水稻制图相关研究中，主要利用水稻在移栽期需要灌水而使得水体指数增加的特征设计制图方法；而玉米制图方法研究中，发现利用关键物候期内叶片含水量较大的特征进行方法设计更为有效。这些方法充分利用了遥感指数在关键物候期内的变化特征，实现了对农作物物候特征的量化，进一步提高了物候信息准确度以及农作物之间的分异性。但在花生空间分布制图方法研究中，结合关键物候期、综合多个遥感指数的策略还未得到利用。另外，目前学者们主要探究果实或花瓣中花青素的含量，在作物分类方面少有研究，但花青素作为花瓣着色的重要色素，在作物分类方面会有很大的潜力。
因此，本专利基于植被指数获取农作物关键物候期，利用花青素指数在生长前期极差小、波动小以及降幅小的特征，设计一种花生空间分布制图方法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于生长期色素变化特征的花生空间分布制图方法，该方法分类精度高，鲁棒性好，抗干扰能力强。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种基于生长期色素变化特征的花生空间分布制图方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S01：建立研究区植被指数、花青素指数时序数据集；
步骤S02：根据所述植被指数时序数据集，获取农作物关键物候期；
步骤S03：构建农作物生长前期花青素变化特征指标；
步骤S04：根据所述农作物生长前期花青素变化特征指标，建立用于分离花生和其他作物的花生空间分布制图技术方法；
步骤S05：根据所述花青素指数时序数据集，利用所述花生空间分布制图技术方法，获得研究区花生空间分布图。
进一步地，所述步骤S01中，基于遥感卫星影像多个波段的反射率数据，在设定的研究周期和研究区中，按照时间顺序逐景依次计算植被指数、花青素指数，从而获得所述研究周期研究区的植被指数、花青素指数时序数据集。
进一步地，所述步骤S02中，在对研究区非植被及植被像元进行掩膜的基础上，对于研究区内耕地区域，逐像元计算植被指数时序曲线的局部最大值，以此确定农作物生长峰值期，并依据农作物生长峰值期，确定农作物生长开始期和农作物生长前期。
进一步地，将所述农作物生长峰值期前50天确定为农作物生长开始期，所述农作物生长开始期至农作物生长峰值期之间的这段时间记为农作物生长前期。
进一步地，所述步骤S03中，花青素是使花瓣着色的重要色素，与其他作物相比，花生在生长前期已经开花，且花期较长，而其他作物花期在生长峰值期之后，因此，在生长前期花生花青素含量较高且下降缓慢；基于此，从极差、标准差、降幅三个方面，刻画花生生长前期花青素的变化特征，以突出花生的花青素在生长前期缓慢下降过程，提高花生与其他作物的分离度；利用这些特征构建的农作物生长前期花青素变化特征指标WA的表达式为：
WA=(ARI max -ARI min )×ARI std × |ARI sum_diffneg |
其中，ARI max -ARI min 、ARI std 、ARI sum_diffneg 分别表示花青素指数在生长前期的极差、标准差、逐日一阶差分负斜率之和。
进一步地，所述步骤S04中，建立的花生空间分布制图技术方法为：设置阈值ω，对于研究区内耕地区域，逐像元计算农作物生长前期花青素变化特征指标WA的数值，并判断是否满足WA<ω，如果是则判定该像元为花生，否则判定该像元为其他作物，从而获得研究区内花生空间分布图。
进一步地，所述阈值ω取值为0.4。
进一步地，该方法适用于农作物或土地利用遥感自动分类领域中。
相较于现有技术，本发明具有以下有益效果：
（1）通过最能体现不同植被生长特征的农作物生长前期，即开始生长期至生长峰值期的这段时间，来研究花生空间分布制图方法，有效地排除了其他时段内信号的干扰；
（2）利用农作物生长前期内花青素指数的极差、标准差以及逐日一阶差分负斜率之和的乘积建立特征指标，充分利用了生长前期花青素的变化过程特征，包括极差、标准差和降幅，很大程度地消除了噪声的干扰，从而提高了分类精度；
（3）可以不借助其他辅助数据，结果稳定可靠，抗噪能力强。
附图说明
图1是本发明实施例的实现流程图。
图2是本发明实施例中花生、大豆的EVI2、ARI指数的时序信号图。
图3是本发明实施例中农作物关键物候期示意图。
图4是本发明实施例中农作物生长前期花青素变化特征指标示意图。
图5是本发明实施例中花生制图技术方法的判断流程图。
图6是本发明实施例中研究区花生空间分布图。
具体实施方式
下面结合附图及具体实施例对本发明作进一步的详细说明。
本发明提供一种基于生长期色素变化特征的花生空间分布制图方法，如图1所示，包括如下步骤：
步骤S01：建立研究区植被指数、花青素指数时序数据集。
基于遥感卫星影像多个波段的反射率数据，在设定的研究周期和研究区中，按照时间顺序逐景依次计算植被指数、花青素指数，从而获得所述研究周期研究区的植被指数、花青素指数时序数据集。
哨兵2号（Sentinel-2）作为新型光学遥感卫星，具有宽幅和高时空分辨率以及免费共享等多重优势，其所特有的红光边缘波段，对于监测植被生长与健康状态非常有效。因此，在本实施例中，遥感卫星影像采用哨兵影像。
植被指数是表征植被生长状态以及空间分布密度的因子。常见的植被指数有NDVI和EVI2。NDVI为归一化植被指数，全称为Normalized Difference Vegetation Index。EVI2为增强型植被指数，全称为Enhanced Vegetation Index。EVI2指数的计算公式为：
其中，ρ Red 、ρ NIR 分别表示哨兵影像的红光波段、近红外波段的反射率，红光波段、近红外波段的范围分别为650-680nm、785-899nm。在本实施例中，植被指数采用EVI2指数。
花青素指数（Anthocyanin reflectance index，简称ARI）是一类广泛存在于植物中的水溶性天然色素，植物的主要呈色物质大部分与之有关。花青素的含量及其变化能很好地反应不同农作物本身特性及其花期变化规律。花青素指数的计算公式为：
其中，ρ Green 、ρ VRE1分别表示哨兵影像的绿光波段、第一红光边缘波段的反射率，绿光波段、第一红光边缘波段的范围分别为543-578nm、698-713nm。
在本实施例中，以年份为研究周期。基于无云日的研究区EVI2、ARI指数时序数据集，采用Whittaker Smoother数据平滑方法，逐像元构建研究年份内研究区逐日连续平滑的EVI2、ARI指数时序数据集。本实施例所构建的花生、大豆的EVI2、ARI指数的时序信号图如图2所示。
步骤S02：根据所述植被指数时序数据集，获取农作物关键物候期。
在对研究区非植被及植被像元进行掩膜的基础上，对于研究区内植被区域，逐像元计算植被指数时序曲线的局部最大值，以此确定农作物生长峰值期，并依据农作物生长峰值期，确定农作物生长开始期和农作物生长前期。
在本实施例中，首先，依据植被指数EVI2年内时序曲线的局部最大值，确定农作物生长峰值期。针对研究区域内植被区域，逐像元求算EVI2时序曲线中数值大于0.35的局部最大值。如果同时找到两个或两个以上的局部EVI2最大值，依据相邻两个局部最大值的时间间隔进一步筛选，保留相邻间隔大于60天以上的EVI2局部最大值。并且进一步设置约束条件，在出现多个EVI2局部最大值的情况下，删除与邻近局部最小值差异小于0.15的局部最大值。最终获得满足条件的EVI2局部最大值。将这些EVI2局部最大值记录为Pn，其中n可以取值为1，2，3，分别对应单季作物、双季作物以及三季作物。EVI2局部最大值Pn所在时刻，分别为该生长期所对应的农作物生长峰值期。然后，依据生长峰值期，获得农作物生长开始期。将生长峰值期前50天，确定为农作物生长开始期。将农作物生长开始期至生长峰值期之间的这段时间，记为农作物生长前期。本实施例中获得的农作物关键物候期如图3所示。
步骤S03：构建农作物生长前期花青素变化特征指标。
基于花生开花早、花期较长、花青素含量较高且下降缓慢的特点，从极差、标准差、降幅三个方面，刻画花生生长前期花青素的变化特征，以突出花生的花青素在生长前期缓慢下降过程，提高花生与其他作物的分离度。基于农作物生长前期花青素指数的极差、标准差和逐日一阶差分负斜率之和，构建农作物生长前期花青素变化特征指标WA，其表达式为：
WA=(ARI max -ARI min )×ARI std × |ARI sum_diffneg |
其中，ARI max -ARI min 、ARI std 、ARI sum_diffneg 分别表示花青素指数在生长前期的极差、标准差、逐日一阶差分负斜率之和。
本实施例所构建的花生、大豆的农作物生长前期花青素变化特征指标，如图4所示。
步骤S04：根据所述农作物生长前期花青素变化特征指标，建立用于分离花生和其他作物的花生空间分布制图技术方法。具体方法为：
设置阈值ω，对于研究区内耕地区域，逐像元计算农作物生长前期花青素变化特征指标WA的数值，并判断是否满足WA<ω，如果是则判定该像元为花生，否则判定该像元为其他作物。其判断流程如图5所示。联合所有被判定为花生的像元，即可得到研究区花生空间分布图。在本实施例中，所述阈值ω取值为0.4。
步骤S05：根据所述花青素指数时序数据集，利用所述花生空间分布制图技术方法，制得研究区花生空间分布图。
以吉林省松原市前郭尔罗斯蒙古族自治县（前郭县）为例，绘制花生空间分布图，获得的花生空间分布图如图6所示。
以上是本发明的较佳实施例，凡依本发明技术方案所作的改变，所产生的功能作用未超出本发明技术方案的范围时，均属于本发明的保护范围。
Claims (8)
1.一种基于生长期色素变化特征的花生空间分布制图方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S01：建立研究区植被指数、花青素指数时序数据集；
步骤S02：根据所述植被指数时序数据集，获取农作物关键物候期；
步骤S03：构建农作物生长前期花青素变化特征指标；
步骤S04：根据所述农作物生长前期花青素变化特征指标，建立用于分离花生和其他作物的花生制图技术方法；
步骤S05：根据所述花青素指数时序数据集，利用所述花生制图技术方法，获得研究区花生空间分布图。
2.根据权利要求1所述的一种基于生长期色素变化特征的花生空间分布制图方法，其特征在于，所述步骤S01中，基于遥感卫星影像多个波段的反射率数据，在设定的研究周期和研究区中，按照时间顺序逐景依次计算植被指数、花青素指数，从而获得所述研究周期研究区的植被指数、花青素指数时序数据集。
3.根据权利要求1所述的一种基于生长期色素变化特征的花生空间分布制图方法，其特征在于，所述步骤S02中，在对研究区非植被及植被像元进行掩膜的基础上，对于研究区内耕地区域，逐像元计算植被指数时序曲线的局部最大值，以此确定农作物生长峰值期，并依据农作物生长峰值期，确定农作物生长开始期和农作物生长前期。
4.根据权利要求3所述的一种基于生长期色素变化特征的花生空间分布制图方法，其特征在于，将所述农作物生长峰值期前50天确定为农作物生长开始期，所述农作物生长开始期至农作物生长峰值期之间的这段时间记为农作物生长前期。
5.根据权利要求1所述的一种基于生长期色素变化特征的花生空间分布制图方法，其特征在于，所述步骤S03中，花青素是使花瓣着色的重要色素，与其他作物相比，花生在生长前期已经开花，且花期较长，而其他作物花期在生长峰值期之后，因此，在生长前期花生花青素含量较高且下降缓慢；基于此，从极差、标准差、降幅三个方面，刻画花生生长前期花青素的变化特征，以突出花生的花青素在生长前期缓慢下降过程，提高花生与其他作物的分离度；利用这些特征构建的农作物生长前期花青素变化特征指标WA的表达式为：
WA=(ARI max -ARI min )×ARI std × |ARI sum_diffneg |
其中，ARI max -ARI min 、ARI std 、ARI sum_diffneg 分别表示花青素指数在生长前期的极差、标准差、逐日一阶差分负斜率之和。
6.根据权利要求1所述的一种基于生长期色素变化特征的花生空间分布制图方法，其特征在于，所述步骤S04中，建立的花生制图技术方法为：设置阈值ω，对于研究区内耕地区域，逐像元计算农作物生长前期花青素变化特征指标WA的数值，并判断是否满足WA<ω，如果是则判定该像元为花生，否则判定该像元为其他作物，从而获得研究区内花生空间分布图。
7.根据权利要求6所述的一种基于生长期色素变化特征的花生空间分布制图方法，其特征在于，所述阈值ω取值为0.4。
8.根据权利要求1至7任一项所述的一种基于生长期色素变化特征的花生空间分布制图方法，其特征在于，该方法适用于农作物或土地利用遥感自动分类领域中。
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