CN113221789A - 一种田块灌溉设施识别方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种田块灌溉设施识别方法及装置，通过获取光学遥感卫星图像，并从所述光学遥感卫星图像中识别获得目标田块图像，将所述光学遥感卫星图像进行LAB色彩变换，得到LAB图像，将所述LAB图像中亮度值小于预设阈值的区域确定为第一灌溉设施，将所述光学遥感卫星图像输入到训练好的灌溉设施识别模型中，获得第二灌溉设施，根据所述第二灌溉设施和预设的膨胀距离，获得所述第二灌溉设施的膨胀区域，若所述第二灌溉设施的膨胀区域与所述目标田块图像存在重叠，则将有重叠的所述第二灌溉设施确定为所述目标田块周侧的灌溉设施，从而获取田块的灌溉设施，便于辅助判断田块的作物类型，提高了作物类型识别精度。

Description

一种田块灌溉设施识别方法及装置
技术领域
本发明涉及农业灌溉设施技术领域，特别是涉及一种田块灌溉设施识别方法及装置。
背景技术
作物种植早期遥感识别，由于可供利用的遥感观测较少，信息量不足，对于种植结构复杂，作物类型众多的区域，通常难以取得较高精度。
然而，一些农田灌溉设施，其存在相对长久，可以通过当季或以往时期的观测图像进行识别。然后将这一辅助信息应用于作物种植早期遥感识别中，可以有效提高识别精度。例如香蕉、甘蔗等需水较多的作物，通常会在田块内部或附近修建蓄水池。因此，可以根据田块灌溉设施信息来辅助判断作物类型。
发明内容
基于此，本发明的目的在于，提供一种田块灌溉设施识别方法及装置，其具有辅助判断作物类型、提高作物类型识别精度的优点。
为了实现上述目的，本发明的第一方面是提供一种田块灌溉设施识别方法，包括：
获取光学遥感卫星图像，并从所述光学遥感卫星图像中识别获得目标田块图像；
将所述光学遥感卫星图像进行LAB色彩变换，得到LAB图像；
将所述LAB图像中亮度值小于预设阈值的区域确定为第一灌溉设施；
根据所述目标田块图像、所述第一灌溉设施以及空间分析方法，获得目标田块内的灌溉设施；
将所述光学遥感卫星图像输入到训练好的灌溉设施识别模型中，获得第二灌溉设施；
根据所述第二灌溉设施和预设的膨胀距离，获得所述第二灌溉设施的膨胀区域；
若所述第二灌溉设施的膨胀区域与所述目标田块图像存在重叠，则将有重叠的所述第二灌溉设施确定为所述目标田块周侧的灌溉设施。
通过获取光学遥感卫星图像，并从所述光学遥感卫星图像中识别获得目标田块图像，将所述光学遥感卫星图像进行LAB色彩变换，得到LAB图像，将所述LAB图像中亮度值小于预设阈值的区域确定为第一灌溉设施，将所述光学遥感卫星图像输入到训练好的灌溉设施识别模型中，获得第二灌溉设施，根据所述第二灌溉设施和预设的膨胀距离，获得所述第二灌溉设施的膨胀区域，若所述第二灌溉设施的膨胀区域与所述目标田块图像存在重叠，则将有重叠的所述第二灌溉设施确定为所述目标田块周侧的灌溉设施，从而获取田块的灌溉设施，便于辅助判断田块的作物类型，提高了作物类型识别精度。
进一步地，所述获取光学遥感卫星图像，并从所述光学遥感卫星图像中识别获得目标田块图像的步骤包括：获取光学遥感卫星图像，将所述光学遥感卫星图像输入到训练好的田块识别模型，获得目标田块图像；其中，训练所述田块识别模型包括：对光学遥感卫星样本图像勾勒出田块边界，得到田块样本数据；将所述光学遥感卫星样本图像作为输入，将所述田块样本数据作为输出，输入到FCIS深度学习网络进行训练学习，得到田块识别模型。使用FCIS深度学习网络识别田块，提高了田块的识别效率。
进一步地，所述根据所述目标田块图像、所述第一灌溉设施以及空间分析方法，获得目标田块内的灌溉设施的步骤包括：获取所述第一灌溉设施对应的第一图层和所述目标田块图像对应的第二图层，所述第一图层和所述第二图层根据经纬度匹配；利用所述空间分析方法，查找与所述第一图层中每一像素位置相同的所述第二图层中像素，根据所述像素位置获得目标田块内的灌溉设施。
进一步地，所述将所述光学遥感卫星图像输入到训练好的灌溉设施识别模型中，获得第二灌溉设施的步骤包括：将所述光学遥感卫星图像输入到训练好的灌溉设施识别模型，获取灌溉设施图像；其中，训练所述灌溉设施识别模型包括：对所述光学遥感卫星样本图像勾勒出第二灌溉设施，得到第二灌溉设施样本数据；将所述光学遥感卫星样本图像作为输入，将所述第二灌溉设施样本数据作为输出，输入到UNET深度学习网络进行训练学习，得到灌溉设施识别模型。采用UNET深度学习网络识别所述第二灌溉设施，提高了所述第二灌溉设施的识别效率。
进一步地，所述若所述第二灌溉设施的膨胀区域与所述目标田块图像存在重叠，则将有重叠的所述第二灌溉设施确定为所述目标田块周侧的灌溉设施的步骤包括：获取所述第二灌溉设施的膨胀区域对应的第三图层和所述目标田块图像对应的第二图层，并将所述第三图层和第二图层根据经纬度匹配；若所述第三图层中像素与所述第二图层中像素有相同的经纬度，则将所述第二灌溉设施确定为所述目标田块周侧的灌溉设施。
本发明的第二方面提供一种田块灌溉设施识别装置，包括：
获取单元，用于获取光学遥感卫星图像，并从所述光学遥感卫星图像中识别获得目标田块图像；
变换单元，用于将所述光学遥感卫星图像进行LAB色彩变换，得到LAB图像；
确定单元，用于将所述LAB图像中亮度值小于预设阈值的区域确定为第一灌溉设施；
第一获得单元，用于根据所述目标田块图像、所述第一灌溉设施以及空间分析方法，获得目标田块内的灌溉设施；
第二获得单元，用于将所述光学遥感卫星图像输入到训练好的灌溉设施识别模型中，获得第二灌溉设施；
第三获得单元，用于根据所述第二灌溉设施和预设的膨胀距离，获得所述第二灌溉设施的膨胀区域；
判断单元，用于若所述第二灌溉设施的膨胀区域与所述目标田块图像存在重叠，则将有重叠的所述第二灌溉设施确定为所述目标田块周侧的灌溉设施。
与现有技术相比，本发明的有益效果如下：
本发明提供了一种田块灌溉设施识别方法及装置，通过获取光学遥感卫星图像，并从所述光学遥感卫星图像中识别获得目标田块图像，将所述光学遥感卫星图像进行LAB色彩变换，得到LAB图像，将所述LAB图像中亮度值小于预设阈值的区域确定为第一灌溉设施，将所述光学遥感卫星图像输入到训练好的灌溉设施识别模型中，获得第二灌溉设施，根据所述第二灌溉设施和预设的膨胀距离，获得所述第二灌溉设施的膨胀区域，若所述第二灌溉设施的膨胀区域与所述目标田块图像存在重叠，则将有重叠的所述第二灌溉设施确定为所述目标田块周侧的灌溉设施，从而获取田块的灌溉设施，便于辅助判断田块的作物类型，提高了作物类型识别精度。
附图说明
图1为本发明田块灌溉设施识别方法的流程示意图；
图2为本发明田块灌溉设施识别方法中S11的流程示意图；
图3为本发明田块灌溉设施识别方法中S40的流程示意图；
图4为本发明田块灌溉设施识别方法中S51的流程示意图；
图5为本发明田块灌溉设施识别方法中S70的流程示意图；
图6为本发明田块灌溉设施识别装置的结构框图；
图7为本发明田块灌溉设施识别装置输入单元811的结构框图；
图8为本发明田块灌溉设施识别装置第一获得元84的结构框图；
图9为本发明田块灌溉设施识别装置第一输入单元851的结构框图；
图10为本发明田块灌溉设施识别装置判断单元87的结构框图。
具体实施方式
为了更好地理解和实施，下面结合附图详细说明本发明。
请参阅图1，本发明实施例提供一种田块灌溉设施识别方法，包括的步骤如下：
S10.获取光学遥感卫星图像，并从所述光学遥感卫星图像中识别获得目标田块图像。
光学遥感是指用光学系统来收集地面物体反射和发射到太空中的辐射，经光探测器转换成电信号，再进行存储、数据分析等处理，从而获取地物的空间、时间和光谱信息。在本申请实施例中，获取谷歌地球(google earth)中的光学遥感卫星图像，并从所述光学遥感卫星图像中识别获得目标田块图像。
在一个可选的实施例中，所述步骤S10包括S11，具体如下：
S11.获取光学遥感卫星图像，将所述光学遥感卫星图像输入到训练好的田块识别模型，获得目标田块图像。
在本申请实施例中，将从谷歌地球中获取的光学遥感卫星图像输入到训练好的田块识别模型中，识别出所述光学遥感卫星图像中所有的田块，从而得到目标田块图像。
在一个可选的实施例中，请参阅图2，所述步骤S11包括S12～S13，具体如下：
S12.对光学遥感卫星样本图像勾勒出田块边界，得到田块样本数据；
S13.将所述光学遥感卫星样本图像作为输入，将所述田块样本数据作为输出，输入到FCIS深度学习网络进行训练学习，得到田块识别模型。
在本申请实施例中，预先采集大量的光学遥感卫星样本图像，然后针对每个光学遥感卫星样本图像，人工逐一勾勒出所述样本图像中的田块边界，得到田块样本数据，将所述光学遥感卫星样本图像作为输入，将所述田块样本数据作为输出，输入到全卷积实例感知语义分割(Fully Convolutional Instance-aware Semantic Segmentation，简称FCIS)深度学习网络进行训练学习，从而得到田块识别模型。
S20.将所述光学遥感卫星图像进行LAB色彩变换，得到LAB图像。
在LAB颜色空间中，一种颜色由L、a、b三种参数表示，L(Luminosity)表示亮度，取值[0-100]对应[纯黑-纯白]，a颜色表示从绿色到红色的范围，取值[-128-+127]对应[绿-洋红]；b表示从蓝色到黄色的范围，取值[-128-+127]对应[蓝-黄]，正是暖色，负是冷色。在本申请实施例中，将所述光学遥感卫星图像的RGB图像通过LAB色彩变换，得到LAB图像。
S30.将所述LAB图像中亮度值小于预设阈值的区域确定为第一灌溉设施。
在本申请实施例中，将所述LAB图像中亮度值L小于预设阈值30的区域确定为第一灌溉设施，其中，所述第一灌溉设施为蓄水池。
S40.根据所述目标田块图像、所述第一灌溉设施以及空间分析方法，获得目标田块内的灌溉设施。
在本申请实施例中，根据所述目标田块图像、所述蓄水池以及空间分析方法，获得目标田块内的蓄水池。
在一个可选的实施例中，请参阅图3，所述步骤S40包括S41～S42，具体如下：
S41.获取所述第一灌溉设施对应的第一图层和所述目标田块图像对应的第二图层，所述第一图层和所述第二图层根据经纬度匹配；
S42.利用所述空间分析方法，查找与所述第一图层中每一像素位置相同的所述第二图层中像素，根据所述像素位置获得目标田块内的灌溉设施。
在本申请实施例中，获取所述蓄水池对应的第一图层和所述目标田块图像对应的第二图层，所述第一图层和所述第二图层根据经纬度匹配，利用所述空间分析方法中的touch函数，查找与所述第一图层中每个像素位置相同的所述第二图层中像素，即找到每个蓄水池对应的目标田块。
S50.将所述光学遥感卫星图像输入到训练好的灌溉设施识别模型中，获得第二灌溉设施。
在本申请实施例中，将从谷歌地球中获取的光学遥感卫星图像输入到训练好的灌溉设施识别模型中，识别出所述光学遥感卫星图像中所有的第二灌溉设施，其中，所述第二灌溉设施包括沟渠、水塘等小型灌溉设施。
在一个可选的实施例中，所述步骤S50包括S51，具体如下：
S51.将所述光学遥感卫星图像输入到训练好的灌溉设施识别模型，获取灌溉设施图像。
在本申请实施例中，将从谷歌地球中获取的光学遥感卫星图像输入到训练好的灌溉设施识别模型中，从而灌溉设施图像，所述灌溉设施图像包括沟渠、水塘等小型灌溉设施。
在一个可选的实施例中，请参阅图4，所述步骤S51包括S52～S53，具体如下：
S52.对所述光学遥感卫星样本图像勾勒出第二灌溉设施，得到第二灌溉设施样本数据；
S53.将所述光学遥感卫星样本图像作为输入，将所述第二灌溉设施样本数据作为输出，输入到UNET深度学习网络进行训练学习，得到灌溉设施识别模型。
在本申请实施例中，预先采集大量的光学遥感卫星样本图像，然后针对每个光学遥感卫星样本图像，人工逐一勾勒出所述样本图像中的第二灌溉设施，得到第二灌溉设施样本数据，将所述光学遥感卫星样本图像作为输入，将所述第二灌溉设施样本数据作为输出，输入到生物医学图像分割的卷积网络(Convolutional Networks for BiomedicalImage Segmentation，简称UNET)进行训练学习，从而得到灌溉设施识别模型。
S60.根据所述第二灌溉设施和预设的膨胀距离，获得所述第二灌溉设施的膨胀区域。
在本申请实施例中，针对每个所述第二灌溉设施以20m的预设膨胀距离进行形态学膨胀，从而获得所述第二灌溉设施的膨胀区域。其中，所述形态学膨胀是数字图像处理中的基本操作。
S70.若所述第二灌溉设施的膨胀区域与所述目标田块图像存在重叠，则将有重叠的所述第二灌溉设施确定为所述目标田块周侧的灌溉设施。
在本申请实施例中，若所述第二灌溉设施的膨胀区域与所述目标田块图像存在重叠，则将有重叠的所述第二灌溉设施确定为所述目标田块周侧的灌溉设施，即判断所述目标田块周侧存在沟渠、水塘等小型灌溉设施。
在一个可选的实施例中，请参阅图5，所述步骤S70包括S71～S72，具体如下：
S71.获取所述第二灌溉设施的膨胀区域对应的第三图层和所述目标田块图像对应的第二图层，并将所述第三图层和第二图层根据经纬度匹配；
S72.若所述第三图层中像素与所述第二图层中像素有相同的经纬度，则将所述第二灌溉设施确定为所述目标田块周侧的灌溉设施。
在本申请实施例中，获取所述第二灌溉设施的膨胀区域对应的第三图层和所述目标田块图像对应的第二图层，将所述第三图层和第二图层根据经纬度匹配，通过执行地理信息系统中检查两个图层是否重叠的操作命令，若所述第三图层中像素与所述第二图层中像素有相同的位置，则将所述第二灌溉设施确定为所述目标田块周侧的灌溉设施。其中，所述地理信息系统(Geographic Information System或Geo－Information system，简称GIS)是对整个或部分地球表层(包括大气层)空间中的有关地理分布数据进行采集、储存、管理、运算、分析、显示和描述的技术系统。
应用本发明实施例，通过获取光学遥感卫星图像，并从所述光学遥感卫星图像中识别获得目标田块图像，将所述光学遥感卫星图像进行LAB色彩变换，得到LAB图像，将所述LAB图像中亮度值小于预设阈值的区域确定为第一灌溉设施，将所述光学遥感卫星图像输入到训练好的灌溉设施识别模型中，获得第二灌溉设施，根据所述第二灌溉设施和预设的膨胀距离，获得所述第二灌溉设施的膨胀区域，若所述第二灌溉设施的膨胀区域与所述目标田块图像存在重叠，则将有重叠的所述第二灌溉设施确定为所述目标田块周侧的灌溉设施，从而获取田块的灌溉设施，便于辅助判断田块的作物类型，提高了作物类型识别精度。
相应于上述方法实施例，请参阅6，本发明实施例提供一种田块灌溉设施识别装置8，包括：
获取单元81，用于获取光学遥感卫星图像，并从所述光学遥感卫星图像中识别获得目标田块图像；
变换单元82，用于将所述光学遥感卫星图像进行LAB色彩变换，得到LAB图像；
确定单元83，用于将所述LAB图像中亮度值小于预设阈值的区域确定为第一灌溉设施；
第一获得单元84，用于根据所述目标田块图像、所述第一灌溉设施以及空间分析方法，获得目标田块内的灌溉设施；
第二获得单元85，用于将所述光学遥感卫星图像输入到训练好的灌溉设施识别模型中，获得第二灌溉设施；
第三获得单元86，用于根据所述第二灌溉设施和预设的膨胀距离，获得所述第二灌溉设施的膨胀区域；
判断单元87，用于若所述第二灌溉设施的膨胀区域与所述目标田块图像存在重叠，则将有重叠的所述第二灌溉设施确定为所述目标田块周侧的灌溉设施。
可选的，所述获取单元81包括：
输入单元811，用于获取光学遥感卫星图像，将所述光学遥感卫星图像输入到训练好的田块识别模型，获得目标田块图像；
可选的，请参阅图7，所述输入单元811，具体包括：
勾勒单元812，用于对光学遥感卫星样本图像勾勒出田块边界，得到田块样本数据；
训练学习单元813，用于将所述光学遥感卫星样本图像作为输入，将所述田块样本数据作为输出，输入到FCIS深度学习网络进行训练学习，得到田块识别模型。
可选的，请参阅图8，所述第一获得单元84包括：
匹配单元842，用于获取所述第一灌溉设施对应的第一图层和所述目标田块图像对应的第二图层，将所述第一图层和所述第二图层根据经纬度匹配；
查找单元844，用于利用所述空间分析方法，查找与所述第一图层中每一像素位置相同的所述第二图层中像素，根据所述像素位置获得目标田块内的灌溉设施。
可选的，所述第二获得单元85包括：
第一输入单元851，用于将所述光学遥感卫星图像输入到训练好的灌溉设施识别模型，获取灌溉设施图像；
可选的，请参阅图9，所述第一输入单元851，具体包括：
第一勾勒单元852，用于对所述光学遥感卫星样本图像勾勒出第二灌溉设施，得到第二灌溉设施样本数据；
第一训练学习单元853，用于将所述光学遥感卫星样本图像作为输入，将所述第二灌溉设施样本数据作为输出，输入到UNET深度学习网络进行训练学习，得到灌溉设施识别模型。
可选的，请参阅图10，所述判断单元87，具体包括：
第一匹配单元871，用于获取所述第二灌溉设施的膨胀区域对应的第三图层和所述目标田块图像对应的第二图层，并将所述第三图层和第二图层根据经纬度匹配；
第一判断单元872，用于若所述第三图层中像素与所述第二图层中像素有相同的经纬度，则将所述第二灌溉设施确定为所述目标田块周侧的灌溉设施。
应用本发明实施例，通过获取光学遥感卫星图像，并从所述光学遥感卫星图像中识别获得目标田块图像，将所述光学遥感卫星图像进行LAB色彩变换，得到LAB图像，将所述LAB图像中亮度值小于预设阈值的区域确定为第一灌溉设施，将所述光学遥感卫星图像输入到训练好的灌溉设施识别模型中，获得第二灌溉设施，根据所述第二灌溉设施和预设的膨胀距离，获得所述第二灌溉设施的膨胀区域，若所述第二灌溉设施的膨胀区域与所述目标田块图像存在重叠，则将有重叠的所述第二灌溉设施确定为所述目标田块周侧的灌溉设施，从而获取田块的灌溉设施，便于辅助判断田块的作物类型，提高了作物类型识别精度。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，则本发明也意图包含这些改动和变形。

Claims (10)

1.一种田块灌溉设施识别方法，其特征在于，包括：
获取光学遥感卫星图像，并从所述光学遥感卫星图像中识别获得目标田块图像；
将所述光学遥感卫星图像进行LAB色彩变换，得到LAB图像；
将所述LAB图像中亮度值小于预设阈值的区域确定为第一灌溉设施；
根据所述目标田块图像、所述第一灌溉设施以及空间分析方法，获得目标田块内的灌溉设施；
将所述光学遥感卫星图像输入到训练好的灌溉设施识别模型中，获得第二灌溉设施；
根据所述第二灌溉设施和预设的膨胀距离，获得所述第二灌溉设施的膨胀区域；
若所述第二灌溉设施的膨胀区域与所述目标田块图像存在重叠，则将有重叠的所述第二灌溉设施确定为所述目标田块周侧的灌溉设施。
2.根据权利要求1所述的一种田块灌溉设施识别方法，其特征在于，所述获取光学遥感卫星图像，并从所述光学遥感卫星图像中识别获得目标田块图像的步骤包括：
获取光学遥感卫星图像，将所述光学遥感卫星图像输入到训练好的田块识别模型，获得目标田块图像；
其中，训练所述田块识别模型包括：
对光学遥感卫星样本图像勾勒出田块边界，得到田块样本数据；
将所述光学遥感卫星样本图像作为输入，将所述田块样本数据作为输出，输入到FCIS深度学习网络进行训练学习，得到田块识别模型。
3.根据权利要求1所述的一种田块灌溉设施识别方法，其特征在于，所述根据所述目标田块图像、所述第一灌溉设施以及空间分析方法，获得目标田块内的灌溉设施的步骤包括：
获取所述第一灌溉设施对应的第一图层和所述目标田块图像对应的第二图层，所述第一图层和所述第二图层根据经纬度匹配；
利用所述空间分析方法，查找与所述第一图层中每一像素位置相同的所述第二图层中像素，根据所述像素位置获得目标田块内的灌溉设施。
4.根据权利要求1所述的一种田块灌溉设施识别方法，其特征在于，所述将所述光学遥感卫星图像输入到训练好的灌溉设施识别模型中，获得第二灌溉设施的步骤包括：
将所述光学遥感卫星图像输入到训练好的灌溉设施识别模型，获取灌溉设施图像；
其中，训练所述灌溉设施识别模型包括：
对所述光学遥感卫星样本图像勾勒出第二灌溉设施，得到第二灌溉设施样本数据；
将所述光学遥感卫星样本图像作为输入，将所述第二灌溉设施样本数据作为输出，输入到UNET深度学习网络进行训练学习，得到灌溉设施识别模型。
5.根据权利要求1所述的一种田块灌溉设施识别方法，其特征在于，所述若所述第二灌溉设施的膨胀区域与所述目标田块图像存在重叠，则将有重叠的所述第二灌溉设施确定为所述目标田块周侧的灌溉设施的步骤包括：
获取所述第二灌溉设施的膨胀区域对应的第三图层和所述目标田块图像对应的第二图层，并将所述第三图层和第二图层根据经纬度匹配；
若所述第三图层中像素与所述第二图层中像素有相同的经纬度，则将所述第二灌溉设施确定为所述目标田块周侧的灌溉设施。
6.一种田块灌溉设施识别装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取光学遥感卫星图像，并从所述光学遥感卫星图像中识别获得目标田块图像；
变换单元，用于将所述光学遥感卫星图像进行LAB色彩变换，得到LAB图像；
确定单元，用于将所述LAB图像中亮度值小于预设阈值的区域确定为第一灌溉设施；
第一获得单元，用于根据所述目标田块图像、所述第一灌溉设施以及空间分析方法，获得目标田块内的灌溉设施；
第二获得单元，用于将所述光学遥感卫星图像输入到训练好的灌溉设施识别模型中，获得第二灌溉设施；
第三获得单元，用于根据所述第二灌溉设施和预设的膨胀距离，获得所述第二灌溉设施的膨胀区域；
判断单元，用于若所述第二灌溉设施的膨胀区域与所述目标田块图像存在重叠，则将有重叠的所述第二灌溉设施确定为所述目标田块周侧的灌溉设施。
7.根据权利要求6所述的一种田块灌溉设施识别装置，其特征在于，所述获取单元包括：
输入单元，用于获取光学遥感卫星图像，将所述光学遥感卫星图像输入到训练好的田块识别模型，获得目标田块图像；
其中，训练所述田块识别模型包括：
勾勒单元，用于对光学遥感卫星样本图像勾勒出田块边界，得到田块样本数据；
训练学习单元，用于将所述光学遥感卫星样本图像作为输入，将所述田块样本数据作为输出，输入到FCIS深度学习网络进行训练学习，得到田块识别模型。
8.根据权利要求6所述的一种田块灌溉设施识别装置，其特征在于，所述第一获得单元包括：
匹配单元，用于获取所述第一灌溉设施对应的第一图层和所述目标田块图像对应的第二图层，将所述第一图层和所述第二图层根据经纬度匹配；
查找单元，用于利用所述空间分析方法，查找与所述第一图层中每一像素位置相同的所述第二图层中像素，根据所述像素位置获得目标田块内的灌溉设施。
9.根据权利要求6所述的一种田块灌溉设施识别装置，其特征在于，所述第二获得单元包括：
第一输入单元，用于将所述光学遥感卫星图像输入到训练好的灌溉设施识别模型，获取灌溉设施图像；
其中，训练所述灌溉设施识别模型包括：
第一勾勒单元，用于对所述光学遥感卫星样本图像勾勒出第二灌溉设施，得到第二灌溉设施样本数据；
第一训练学习单元，用于将所述光学遥感卫星样本图像作为输入，将所述第二灌溉设施样本数据作为输出，输入到UNET深度学习网络进行训练学习，得到灌溉设施识别模型。
10.根据权利要求6所述的一种田块灌溉设施识别装置，其特征在于，所述判断单元包括：
第一匹配单元，用于获取所述第二灌溉设施的膨胀区域对应的第三图层和所述目标田块图像对应的第二图层，并将所述第三图层和第二图层根据经纬度匹配；
第一判断单元，用于若所述第三图层中像素与所述第二图层中像素有相同的经纬度，则将所述第二灌溉设施确定为所述目标田块周侧的灌溉设施。
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