CN117423003A - 一种冬小麦越冬期苗情分级遥感监测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种冬小麦越冬期苗情分级遥感监测方法，属于图形数据读取技术领域，用于对冬小麦进行苗情分级。本发明根据农学统计数据，应用多种植被指数的遥感信息确定苗情分级阈值，即冬小麦苗情遥感分级阈值与地理空间位置的相关性得到确定，使用权重分配构建苗情识别模型，从而得到不同区域的冬小麦苗情的空间分布。本发明结合了先进的遥感技术和少量统计数据的资源，为冬小麦苗情的精确监测提供了一种有效且广泛适用的解决方法。
Description
技术领域
本发明公开一种冬小麦越冬期苗情分级遥感监测方法，属于图形数据读取和资源管理技术领域。
背景技术
利用遥感技术对冬小麦苗情进行分级的方法尚处于发展阶段，面临一些限制。申请号为202110351494.8的专利申请文件中，公开了作物苗情分级遥感监测方法及装置，使用单一时间的NDVI指数建立了冬小麦苗情遥感监测方法，但是无法解决影像由于云雾的影像造成的数据缺失的问题，同时缺少机理性的相关信息。具体来说，基于监督分类、非监督分类和植被指数时间序列曲线的方法在提取麦田种植面积方面表现出色，但在精确区分冬小麦苗情的不同级别上存在一定的挑战，表现为不确定性较高。另一方面，尽管机器学习方法如人工神经网络、支持向量机和决策树在理论上具有潜力，但它们在实际应用中可能面临拟合现象、学习时间过长等问题，在大范围区域的应用中这些问题会更加突出，从而限制了方法的实用性。这表明，尽管这些遥感监测技术具有潜力，但仍需进一步的优化和发展，以提高它们在冬小麦苗情分级方面的精确度和适用性。
发明内容
本发明的目的在于提供一种冬小麦越冬期苗情分级遥感监测方法，以解决现有技术中，苗情分级准确度不够的问题。
一种冬小麦越冬期苗情分级遥感监测方法，包括：
S1.获取影像数据，选取天气晴朗、云量少的哨兵2卫星的遥感数据，根据波段反射信息获取三类影像数据，包括归一化植被指数NDVI、归一化差异池塘指数NDPI、土壤调节植被指数SAVI数据，根据冬小麦种植空间分布提取结果，提取研究时间段内冬小麦的影像数据，基于研究区行政矢量图，利用云平台对县级冬小麦时序影像集合的影像数据进行提取，对空缺日期应用空间线性插值进行填补；
S2.聚合影像数据，根据冬小麦种植面积提取结果，对S1处理后的影像数据做时间聚合操作，提取当季冬小麦植被指数最大值：
；
式中，对应冬小麦播种期，/>对应冬小麦越冬期，/>表示返回最大时对应的/>，/>即/>，/>对应当季冬小麦植被指数，/>对应冬小麦某个时期；
S3.权重分配和函数构建，对影像数据的三个指数分别赋予权重因子、/>、/>，赋权后求和得到复合指数CTVI，根据农情区域实测统计数据设定一类苗、二类苗和三类苗分级的CTVI阈值/>和/>，CTVI的权重分配为：
；
式中，下标表示该指数对应的当季冬小麦植被指数最大值；
的计算式以及CTVI的权重分配组合即为苗情识别模型；
S4.优化算法参数优化；
S5.得到苗情识别模型的最优参数，结合实际数据完成苗情分级。
S3包括：三个权重因子的总和为3，权重因子确定方法具体为：
S3.1.计算影像数据所在区域的植被覆盖率z%，确定：
；
式中，为中间常数；
S3.2.计算影像数据所在区域的池塘面积占总面积的百分比h%，确定：
；
S3.3.计算影像数据所在区域的土壤覆盖率l%，确定：
；
S3.4.确定三个权重因子后，将三个权重因子进行中间常数消除：
；
式中，表示中间常数消除后的第j个权重因子,/>表示第j个权重因子；
S3.5.将会带至CTVI的权重分配的公式中。
S4包括：得到苗情识别模型共包含5个参数、/>、/>、/>、/>和3个自变量、/>、/>，通过遗传优化算法，仅使用遥感信息和区域统计信息，对苗情识别模型的五个参数进行优化，使用遗传算法进行函数优化：
S4.1.参数初始化及优化范围，根据指数在区域内的最大值和最小值作为参数的范围，并选取范围的中间值作为模型参数的初始值；
S4.2.适应度计算，选择农情区域实测统计数据与区域遥感预测统计数据的均方根误差RMSE值作为适应度函数，以RMSE最小作为优化目标：
；
式中，为个体适应度，/>为训练样本个数，/>为预测统计数据，/>为实测统计数据；
S4.3.迭代计算，使用适应度函数对个体进行适应度评价，遗传算法按与个体适应度成正比的概率来决定当前群体中各个个体遗传到下一代群体中机会的多少，并根据个体适应度的大小来进行复制、交叉和遗传操作，对模型参数进行重复迭代运算，当相邻代无明显变化或达到预先设定迭代次数后，结束迭代计算，对优化个体进行解码，得到优化后的模型参数值；
相邻代无明显变化具体为相邻代差值<0.01；
预先设定迭代次数为500次。
相对比现有技术，本发明具有以下有益效果：本发明综合了遥感信息，在实用性和可行性方面具有较强的表现效果。它不仅能准确预测冬小麦的不同苗情类别，即一类苗、二类苗和三类苗，还具备高度的普适性和空间扩展性。实验结果显示，这种方法能有效捕捉不同地区和条件下的冬小麦的苗情信息，并且准确度高，稳定性和普适性强。此外，该方法可以应用于多种遥感平台，实际使用时可以根据监测作物的面积和特定需求来确定遥感数据的时空分辨率和采集方式。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
一种冬小麦越冬期苗情分级遥感监测方法，包括：
S1.获取影像数据，选取天气晴朗、云量少的哨兵2卫星的遥感数据，根据波段反射信息获取三类影像数据，包括归一化植被指数NDVI、归一化差异池塘指数NDPI、土壤调节植被指数SAVI数据，根据冬小麦种植空间分布提取结果，提取研究时间段内冬小麦的影像数据，基于研究区行政矢量图，利用云平台对县级冬小麦时序影像集合的影像数据进行提取，对空缺日期应用空间线性插值进行填补；
S2.聚合影像数据，根据冬小麦种植面积提取结果，对S1处理后的影像数据做时间聚合操作，提取当季冬小麦植被指数最大值：
；
式中，对应冬小麦播种期，/>对应冬小麦越冬期，/>表示返回最大时对应的/>，/>即/>，/>对应当季冬小麦植被指数，/>对应冬小麦某个时期；
S3.权重分配和函数构建，对影像数据的三个指数分别赋予权重因子、/>、/>，赋权后求和得到复合指数CTVI，根据农情区域实测统计数据设定一类苗、二类苗和三类苗分级的CTVI阈值/>和/>，CTVI的权重分配为：
；
式中，下标表示该指数对应的当季冬小麦植被指数最大值；
的计算式以及CTVI的权重分配组合即为苗情识别模型；
S4.优化算法参数优化；
S5.得到苗情识别模型的最优参数，结合实际数据完成苗情分级。
S3包括：三个权重因子的总和为3，权重因子确定方法具体为：
S3.1.计算影像数据所在区域的植被覆盖率z%，确定：
；
式中，为中间常数；
S3.2.计算影像数据所在区域的池塘面积占总面积的百分比h%，确定：
；
S3.3.计算影像数据所在区域的土壤覆盖率l%，确定：
；
S3.4.确定三个权重因子后，将三个权重因子进行中间常数消除：
；
式中，表示中间常数消除后的第j个权重因子,/>表示第j个权重因子；
S3.5.将会带至CTVI的权重分配的公式中。
S4包括：得到苗情识别模型共包含5个参数、/>、/>、/>、/>和3个自变量、/>、/>，通过遗传优化算法，仅使用遥感信息和区域统计信息，对苗情识别模型的五个参数进行优化，使用遗传算法进行函数优化：
S4.1.参数初始化及优化范围，根据指数在区域内的最大值和最小值作为参数的范围，并选取范围的中间值作为模型参数的初始值；
S4.2.适应度计算，选择农情区域实测统计数据与区域遥感预测统计数据的均方根误差RMSE值作为适应度函数，以RMSE最小作为优化目标：
；
式中，为个体适应度，/>为训练样本个数，/>为预测统计数据，/>为实测统计数据；
S4.3.迭代计算，使用适应度函数对个体进行适应度评价，遗传算法按与个体适应度成正比的概率来决定当前群体中各个个体遗传到下一代群体中机会的多少，并根据个体适应度的大小来进行复制、交叉和遗传操作，对模型参数进行重复迭代运算，当相邻代无明显变化或达到预先设定迭代次数后，结束迭代计算，对优化个体进行解码，得到优化后的模型参数值；
相邻代无明显变化具体为相邻代差值<0.01；
预先设定迭代次数为500次。
本发明中，植被指数计算具体为：
；
；
；
式中，为近红外波段反射率，/>为红色波段反射率， />为短波红外反射率，α和L分别为0.74、0.7，这是抑制土壤和雪背景变化的最佳有效值。
利用得到的优化后参数值带入苗情识别模型，结合研究区内任一坐标点位的遥感指数作为输入，即可通过苗情识别得到识别结果。检验表明，苗情分级模拟值与实测值具有很好的一致性，采用所构建的苗情识别模型能够较好的实现冬前冬小麦苗类的识别，采用苗情识别模型反演冬小麦苗类结果。
利用遥感技术可以实现大范围的冬小麦苗类反演，为精准农业提供前期基础工作的支撑，更好的利于后续的研究工作开展。但是目前缺乏兼具机理性和便于推广应用的的冬小麦苗类识别模型。本发明的关键点在于使用作物关键物候时期的光谱指数时间聚合数据作为输入，通过构建复合指数函数，将多个单一光谱指数复合为一个能够充分使用遥感信息的综合指数作为苗情识别依据，构建的苗情识别模型可实现在不同尺度上任意地理位置对冬小麦苗类进行遥感层面的识别，将农学领域的多个农艺参数使用遥感信息作为指标代表，最大程度上将农艺参数的田间调查难度用遥感技术的“快”、“准”、“易”的优势进行代替，仅使用遥感数据即可使用苗情识别模型进行冬小麦苗类的分级，为粮食作物的不断增产、改进品质提供了可靠的支撑。
实际应用中，获得一组结果为h%=30%，l%=40%，z%=30%，则计算得，/>，，/>=/>，则利用/>，可知/>，/>，/>，然后带入CTVI的权重分配即可。至于/>和/>的分配，则是本邻域技术人员根据苗情分级可以进行实际选择的数值。
以上实施例仅用于说明本发明的技术方案，而非对其限制，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换，而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。
Claims (3)
1.一种冬小麦越冬期苗情分级遥感监测方法，其特征在于，包括：
S1.获取影像数据，选取天气晴朗、云量少的哨兵2卫星的遥感数据，根据波段反射信息获取三类影像数据，包括归一化植被指数NDVI、归一化差异池塘指数NDPI、土壤调节植被指数SAVI数据，根据冬小麦种植空间分布提取结果，提取研究时间段内冬小麦的影像数据，基于研究区行政矢量图，利用云平台对县级冬小麦时序影像集合的影像数据进行提取，对空缺日期应用空间线性插值进行填补；
S2.聚合影像数据，根据冬小麦种植面积提取结果，对S1处理后的影像数据做时间聚合操作，提取当季冬小麦植被指数最大值：
；
式中，对应冬小麦播种期，/>对应冬小麦越冬期，/>表示返回/>最大时对应的/>，/>即/>，/>对应当季冬小麦植被指数，/>对应冬小麦某个时期；
S3.权重分配和函数构建，对影像数据的三个指数分别赋予权重因子、/>、/>，赋权后求和得到复合指数CTVI，根据农情区域实测统计数据设定一类苗、二类苗和三类苗分级的CTVI阈值/>和/>，CTVI的权重分配为：
；
式中，下标表示该指数对应的当季冬小麦植被指数最大值；
的计算式以及CTVI的权重分配组合即为苗情识别模型；
S4.优化算法参数优化；
S5.得到苗情识别模型的最优参数，结合实际数据完成苗情分级。
2.根据权利要求1所述的一种冬小麦越冬期苗情分级遥感监测方法，其特征在于，S3包括：三个权重因子的总和为3，权重因子确定方法具体为：
S3.1.计算影像数据所在区域的植被覆盖率z%，确定：
；
式中，为中间常数；
S3.2.计算影像数据所在区域的池塘面积占总面积的百分比h%，确定：
；
S3.3.计算影像数据所在区域的土壤覆盖率l%，确定：
；
S3.4.确定三个权重因子后，将三个权重因子进行中间常数消除：
；
式中，表示中间常数消除后的第j个权重因子,/>表示第j个权重因子；
S3.5.将会带至CTVI的权重分配的公式中。
3.根据权利要求2所述的一种冬小麦越冬期苗情分级遥感监测方法，其特征在于，S4包括：得到苗情识别模型共包含5个参数、/>、/>、/>、/>和3个自变量/>、/>、，通过遗传优化算法，仅使用遥感信息和区域统计信息，对苗情识别模型的五个参数进行优化，使用遗传算法进行函数优化：
S4.1.参数初始化及优化范围，根据指数在区域内的最大值和最小值作为参数的范围，并选取范围的中间值作为模型参数的初始值；
S4.2.适应度计算，选择农情区域实测统计数据与区域遥感预测统计数据的均方根误差RMSE值作为适应度函数，以RMSE最小作为优化目标：
；
式中，为个体适应度，/>为训练样本个数，/>为预测统计数据，/>为实测统计数据；
S4.3.迭代计算，使用适应度函数对个体进行适应度评价，遗传算法按与个体适应度成正比的概率来决定当前群体中各个个体遗传到下一代群体中机会的多少，并根据个体适应度的大小来进行复制、交叉和遗传操作，对模型参数进行重复迭代运算，当相邻代无明显变化或达到预先设定迭代次数后，结束迭代计算，对优化个体进行解码，得到优化后的模型参数值；
相邻代无明显变化具体为相邻代差值<0.01；
预先设定迭代次数为500次。
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