CN117557897A - 目标农作物的倒伏监测方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

目标农作物的倒伏监测方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDF

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CN117557897A CN202311153438.9A CN202311153438A CN117557897A CN 117557897 A CN117557897 A CN 117557897A CN 202311153438 A CN202311153438 A CN 202311153438A CN 117557897 A CN117557897 A CN 117557897A
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Abstract

本发明提供一种目标农作物的倒伏监测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及农作物监测技术领域，其中方法包括：从卫星遥感影像中提取监测范围内目标农作物的可见光绿波段的目标地表反射率；目标农作物包括玉米及水稻中至少一项；将目标地表反射率输入决策树模型，得到决策树模型输出的目标农作物的倒伏状态监测结果；决策树模型是基于目标农作物样本区域内可见光绿波段的地表反射率确定的。通过上述方法，利用目标农作物的倒伏状态在可见光绿波段的目标反射率的显著差异，确定出可见光绿波段的目标地表反射率，将目标地表反射率输入决策树模型，能够精准判断出目标农作物的倒伏状态，从而提高了目标农作物的倒伏监测精度。

Description

目标农作物的倒伏监测方法、装置、电子设备及存储介质
技术领域
本发明涉及农作物监测技术领域，尤其涉及一种目标农作物的倒伏监测方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
农作物倒伏监测对灾后农业生产管理、农业保险、补贴等工作具有重要意义。
相关技术中，针对玉米、水稻的倒伏监测技术主要采用典型植被指数、比值植被指数、增强植被指数、红边位置指数以及短波红外、红光和红边等三个波段的纹理均值构建倒伏作物遥感提取模型。然而，该类监测方法易受到周围其他作物影响，监测结果精度低、效果不明显。
因此，如何提高针对玉米及水稻的倒伏监测精度，是目前亟待解决的问题。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明实施例提供一种目标农作物的倒伏监测方法、装置、电子设备及存储介质。
本发明提供一种目标农作物的倒伏监测方法，包括：
从卫星遥感影像中提取监测范围内目标农作物的目标地表反射率，所述目标地表反射率为可见光绿波段的地表反射率；所述目标农作物包括玉米及水稻中至少一项；
将所述目标地表反射率输入决策树模型，得到所述决策树模型输出的所述目标农作物的倒伏状态监测结果；所述决策树模型是基于玉米及水稻样本区域内可见光绿波段的地表反射率构建的。
可选地，所述决策树模型通过以下方式构建：
将所述目标农作物样本区域划分为第一感兴趣区域、第二感兴趣区域、第三感兴趣区域、第四感兴趣区域、第五感兴趣区域及第六感兴趣区域；所述第一感兴趣区域为水稻倒伏区域，所述第二感兴趣区域为水稻半倒伏区域，所述第三感兴趣区域为水稻未倒伏区域，所述第四感兴趣区域为玉米倒伏区域，所述第五感兴趣区域为玉米半倒伏区域，所述第六感兴趣区域为玉米未倒伏区域；
基于各感兴趣区域的可见光绿波段的地表反射率，确定至少一个反射率区间；各所述反射率区间用于反映所述玉米或所述水稻的倒伏状态；
基于各所述反射率区间，构建所述决策树模型。
可选地，所述基于各感兴趣区域的可见光绿波段的地表反射率，确定至少一个反射率区间，包括以下至少一项：
基于所述第一感兴趣区域中所述可见光绿波段的地表反射率的最大值及最小值，确定第一反射率区间；所述第一反射率区间用于反映所述水稻为倒伏状态；
基于所述第二感兴趣区域中所述可见光绿波段的地表反射率的最大值及最小值，确定第二反射率区间；所述第二反射率区间用于反映所述水稻为半倒伏状态；
基于所述第三感兴趣区域中所述可见光绿波段的地表反射率的最大值，确定第三反射率区间；所述第三反射率区间用于反映所述水稻为未倒伏状态；
基于所述第四感兴趣区域中所述可见光绿波段的地表反射率的最大值及最小值，确定第四反射率区间；所述第四反射率区间用于反映所述玉米为倒伏状态；
基于所述第五感兴趣区域中所述可见光绿波段的地表反射率的最大值及最小值，确定第五反射率区间；所述第五反射率区间用于反映所述玉米为半倒伏状态；
基于所述第六感兴趣区域中所述可见光绿波段的地表反射率的最大值，确定第六反射率区间；所述第六反射率区间用于反映所述玉米为未倒伏状态。
可选地，所述倒伏状态监测结果，包括以下至少一项：
第一监测结果，表示所述水稻为倒伏状态；在所述倒伏状态监测结果为所述第一监测结果的情况下，所述目标地表反射率属于第一反射率区间；
第二监测结果，表示所述水稻为半倒伏状态；在所述倒伏状态监测结果为所述第二监测结果的情况下，所述目标地表反射率属于第二反射率区间；
第三监测结果，表示所述水稻为未倒伏状态；在所述倒伏状态监测结果为所述第三监测结果的情况下，所述目标地表反射率属于第三反射率区间；
第四监测结果，表示所述玉米为倒伏状态；在所述倒伏状态监测结果为所述第四监测结果的情况下，所述目标地表反射率属于第四反射率区间；
第五监测结果，表示所述玉米为半倒伏状态；在所述倒伏状态监测结果为所述第五监测结果的情况下，所述目标地表反射率属于第五反射率区间；
第六监测结果，表示所述玉米为未倒伏状态；在所述倒伏状态监测结果为所述第六监测结果的情况下，所述目标地表反射率属于第六反射率区间。
可选地，所述从卫星遥感影像中提取监测范围内目标农作物的可见光绿波段的目标地表反射率，包括：
对所述卫星遥感影像进行预处理，得到所述监测范围内所有可见光波段的表观反射率；
基于所述表观反射率，确定所述监测范围内所有可见光波段的地表反射率；
从所述所有可见光波段的地表反射率中提取所述目标地表反射率。
可选地，所述对所述卫星遥感影像进行预处理，得到所述监测范围内所有可见光波段的表观反射率，包括：
对所述卫星遥感影像依次执行目标操作，得到所述监测范围内所有可见光波段的表观反射率；所述目标操作包括以下至少一项：
辐射校正、大气校正、影像镶嵌、正射校正及几何精校正。
可选地，在所述得到所述决策树模型输出的所述玉米及所述水稻的倒伏状态监测结果之后，所述方法还包括：
基于所述倒伏状态监测结果，确定Kappa系数；所述Kappa系数用于表征所述倒伏状态监测结果的正确率；
基于所述Kappa系数，对所述倒伏状态监测结果进行验证。
本发明还提供一种目标农作物的倒伏监测装置，包括：
提取模块，用于从卫星遥感影像中提取监测范围内目标农作物的目标地表反射率，所述目标地表反射率为可见光绿波段的地表反射率；所述目标农作物包括玉米及水稻中至少一项；
输入模块，用于将所述目标地表反射率输入决策树模型，得到所述决策树模型输出的所述目标农作物的倒伏状态监测结果；所述决策树模型是基于目标农作物样本区域内可见光绿波段的地表反射率构建的。
本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述目标农作物的倒伏监测方法。
本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述目标农作物的倒伏监测方法。
本发明还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述目标农作物的倒伏监测方法。
本发明提供的目标农作物的倒伏监测方法、装置、电子设备及存储介质，通过从卫星遥感影像中提取监测范围内目标农作物的可见光绿波段的目标地表反射率，其中，目标农作物包括玉米及水稻中至少一项；利用目标农作物的倒伏状态在可见光绿波段的目标反射率的显著差异，将目标地表反射率输入决策树模型，能够精准判断出目标农作物的倒伏状态，从而提高了目标农作物的倒伏监测精度，解决了以往倒伏提取边界区分模糊的问题；并且在监测过程中抗干扰能力强，保证了监测结果的准确性和可靠性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明提供的目标农作物的倒伏监测方法的流程示意图之一；
图2是本发明提供的目标农作物的倒伏监测方法的流程示意图之二；
图3是本发明提供的不同倒伏类型水稻多光谱曲线示意图；
图4是本发明提供的不同倒伏类型玉米多光谱曲线示意图；
图5是本发明提供的耕地A的水稻倒伏监测结果示意图；
图6是本发明提供的耕地B的水稻倒伏监测结果示意图；
图7是本发明提供的耕地C的水稻倒伏监测结果示意图；
图8是本发明提供的耕地D的玉米倒伏监测结果示意图；
图9是本发明提供的目标农作物的倒伏监测装置的结构示意图；
图10是本发明提供的电子设备的结构示意图。
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，下面将结合本发明中的附图，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。
下面结合图1至图8对本发明提供的目标农作物的倒伏监测方法进行具体描述。图1是本发明提供的目标农作物的倒伏监测方法的流程示意图之一，参见图1所示，该方法包括步骤101-步骤102，其中：
步骤101、从卫星遥感影像中提取监测范围内目标农作物的目标地表反射率，所述目标地表反射率为可见光绿波段的地表反射率；所述目标农作物包括玉米及水稻中至少一项。
首先需要说明的是，本发明的执行主体可以是能够实现玉米及水稻的倒伏监测的任何电子设备，例如可以为智能手机、智能手表、台式电脑、手提电脑等任何一种。
在本发明实施例中，卫星遥感影像中包括有卫星监测范围内所有可见光波段的地表反射率。由于水稻、玉米的倒伏状态在可见光绿波段的目标地表反射率的差异最为显著，因此，需要从所有可见光波段的地表反射率中提取玉米及水稻的可见光绿波段的目标地表反射率。
需要说明的是，在相关技术中通常采用近距离无人机进行航拍获得数据监测。该类监测方法易受到周围其他作物影响，监测结果精度低、效果不明显，且对不同种类作物应用覆盖范围小，采用无人机监测成本高，只适用于小范围的作物倒伏。
在本发明实施例中，直接从卫星遥感影像中提取监测范围内玉米及水稻的可见光绿波段的目标地表反射率，能够更加直观、快捷的提取出倒伏区域，并且大幅提高倒伏监测结果精度，降低监测成本，为作物灾害监测提供充分的决策支持信息。
步骤102、将所述目标地表反射率输入决策树模型，得到所述决策树模型输出的所述目标农作物的倒伏状态监测结果；所述决策树模型是基于目标农作物样本区域内可见光绿波段的地表反射率构建的。
在本发明实施例中，目标农作物样本区域中包括有玉米及水稻的倒伏区域、半倒伏区域及未倒伏区域。基于玉米及水稻样本区域内可见光绿波段的地表反射率，可以统计分析得到水稻及玉米全倒伏、半倒伏、未倒伏的可见光绿波段的地表反射率区间范围与临界值，利用该区间范围及临界值，即可判断出卫星遥感影像的监测范围内玉米及水稻的倒伏状态。
本发明提供的目标农作物的倒伏监测方法，通过从卫星遥感影像中提取监测范围内目标农作物的可见光绿波段的目标地表反射率，其中，目标农作物包括玉米及水稻中至少一项；利用目标农作物的倒伏状态在可见光绿波段的目标反射率的显著差异，将目标地表反射率输入决策树模型，能够精准判断出目标农作物的倒伏状态，从而提高了目标农作物的倒伏监测精度，解决了以往倒伏提取边界区分模糊的问题；并且在监测过程中抗干扰能力强，保证了监测结果的准确性和可靠性。
可选地，所述从卫星遥感影像中提取监测范围内目标农作物的可见光绿波段的目标地表反射率，具体可以通过以下步骤实现：
步骤1)、对所述卫星遥感影像进行预处理，得到所述监测范围内所有可见光波段的表观反射率。
可选地，所述对所述卫星遥感影像进行预处理，得到所述监测范围内所有可见光波段的表观反射率，具体可以通过以下步骤实现：
对所述卫星遥感影像依次执行目标操作，得到所述监测范围内所有可见光波段的表观反射率；所述目标操作包括以下至少一项：
a)、辐射校正；b)大气校正；c)影像镶嵌；d)正射校正；e)几何精校正。
具体地，首先需要对卫星遥感影像进行辐射校正，将卫星遥感影像的数字量化值(DN)转化为辐射亮度值。然后，对卫星遥感影像进行大气校正，将辐射亮度值转化为遥感影像辐射率。然后，对卫星遥感影像进行影像镶嵌与正射校正、几何精校正等预处理，然后基于遥感影像辐射率，利用以下公式(1)计算得到监测范围内所有可见光波段的表观反射率：
其中，ρ表示所有可见光波段的表观反射率；L表示遥感影像辐射率(大气校正后的影像值)，单位为W.m-2sr-1um-1；d表示日地距离；F0表示大气层外太阳辐照度(irradiance)(单位W/m2*um-1)；cosθ0表示太阳照射角度。
步骤2)、基于所述表观反射率，确定所述监测范围内所有可见光波段的地表反射率。
可选地，利用以下公式(2)计算得到监测范围内所有可见光波段的地表反射率：
其中，Rrs表示所有可见光波段的地表反射率；ρ表示所有可见光波段的表观反射率；t0＝exp[-0.5τr/cos(θ0)]，τr表示瑞利光学厚度，τr(λ)＝0.008569λ-4(1+0.0113λ-2+0.00013λ-4)*(λ:μm)，λ表示波长，计算时化为μm。
步骤3)、从所述所有可见光波段的地表反射率中提取所述目标地表反射率。
在本发明实施例中，不同卫星的传感器都携带有波段长度介绍，因此，根据不同卫星的传感器的波段长度介绍，即可从所有可见光波段的地表反射率中提取出可见光绿波段的目标地表反射率。
在上述实施方式中，通过从卫星遥感影像中提取监测范围内玉米及水稻的可见光绿波段的目标地表反射率；利用水稻、玉米的倒伏状态在可见光绿波段的目标反射率的显著差异，将目标地表反射率输入决策树模型，能够精准判断出水稻及玉米的倒伏状态，从而提高了玉米及水稻的倒伏监测精度。
可选地，将目标地表反射率输入决策树模型之后，得到决策树模型输出的目标农作物的倒伏状态监测结果，包括以下至少一项：
a)第一监测结果，表示所述水稻为倒伏状态；在所述倒伏状态监测结果为所述第一监测结果的情况下，所述目标地表反射率属于第一反射率区间。
在本发明实施例中，第一反射率区间用于反映水稻为倒伏状态。
b)第二监测结果，表示所述水稻为半倒伏状态；在所述倒伏状态监测结果为所述第二监测结果的情况下，所述目标地表反射率属于第二反射率区间。
在本发明实施例中，第二反射率区间用于反映水稻为半倒伏状态。
c)第三监测结果，表示所述水稻为未倒伏状态；在所述倒伏状态监测结果为所述第三监测结果的情况下，所述目标地表反射率属于第三反射率区间。
在本发明实施例中，第三反射率区间用于反映水稻为未倒伏状态。
d)第四监测结果，表示所述玉米为倒伏状态；在所述倒伏状态监测结果为所述第四监测结果的情况下，所述目标地表反射率属于第四反射率区间。
在本发明实施例中，第四反射率区间用于反映玉米为倒伏状态。
e)第五监测结果，表示所述玉米为半倒伏状态；在所述倒伏状态监测结果为所述第五监测结果的情况下，所述目标地表反射率属于第五反射率区间。
在本发明实施例中，第五反射率区间用于反映玉米为半倒伏状态。
f)第六监测结果，表示所述玉米为未倒伏状态；在所述倒伏状态监测结果为所述第六监测结果的情况下，所述目标地表反射率属于第六反射率区间。
在本发明实施例中，第六反射率区间用于反映玉米为未倒伏状态。
可选地，所述决策树模型通过以下方式构建：
步骤1)、将所述目标农作物样本区域划分为第一感兴趣区域、第二感兴趣区域、第三感兴趣区域、第四感兴趣区域、第五感兴趣区域及第六感兴趣区域；所述第一感兴趣区域为水稻倒伏区域，所述第二感兴趣区域为水稻半倒伏区域，所述第三感兴趣区域为水稻未倒伏区域，所述第四感兴趣区域为玉米倒伏区域，所述第五感兴趣区域为玉米半倒伏区域，所述第六感兴趣区域为玉米未倒伏区域。
在本发明实施例中，决策树模型是基于目标农作物样本区域内可见光绿波段的地表反射率确定的。
具体地，通过人工目视解译方法，将目标农作物样本区域划分为水稻及玉米的倒伏、半倒伏、未倒伏的共六个感兴趣区域。其中，各感兴趣区域划分原则符合以下条件：
a)将目标农作物样本区域中水稻、玉米全倒伏最严重与未倒伏长势最好的地方确定为感兴趣区域。
在本发明实施例中，将水稻倒伏最严重的区域作为第一感兴趣区域，将水稻长势最好的区域作为第三感兴趣区域，将水稻其他区域作为第二感兴趣区域，即，水稻半倒伏区域。
将玉米倒伏最严重的区域作为第四感兴趣区域，将玉米长势最好的区域作为第六感兴趣区域，将玉米其他区域作为第五感兴趣区域，即，玉米半倒伏区域。
b)水稻与玉米的“倒伏与半倒伏边界、半倒伏与未倒伏边界的四个边界，每个边界的不同等级各制作1个感兴趣区域。
在本发明实施例中，水稻的第一感兴趣区域与第二感兴趣区域的可见光绿波段的地表反射率存在一个第一边界值，水稻的第二感兴趣区域与第三感兴趣区域的可见光绿波段的地表反射率存在一个第二边界值，玉米的第四感兴趣区域与第五感兴趣区域的可见光绿波段的地表反射率存在一个第三边界值，玉米的第五感兴趣区域与第六感兴趣区域的可见光绿波段的地表反射率存在一个第四边界值。
在将目标农作物样本区域划分为六个感兴趣区域之后，提取各感兴趣区域的可见光绿波段的地表反射率。
步骤2)、基于各感兴趣区域的可见光绿波段的地表反射率，确定至少一个反射率区间；各所述反射率区间用于反映所述玉米或所述水稻的倒伏状态。
步骤3)、基于各所述反射率区间，构建所述决策树模型。
可选地，所述基于各感兴趣区域的可见光绿波段的地表反射率，确定至少一个反射率区间，包括以下至少一项：
a)基于所述第一感兴趣区域中所述可见光绿波段的地表反射率的最大值及最小值，确定第一反射率区间；所述第一反射率区间用于反映所述水稻为倒伏状态。
在本发明实施例中，第一感兴趣区域中可见光绿波段的地表反射率的最小值，即第一感兴趣区域与第二感兴趣区域的第一临界值。
b)基于所述第二感兴趣区域中所述可见光绿波段的地表反射率的最大值及最小值，确定第二反射率区间；所述第二反射率区间用于反映所述水稻为半倒伏状态。
在本发明实施例中，第二感兴趣区域中可见光绿波段的地表反射率的最小值，即第二感兴趣区域与第三感兴趣区域的第二临界值。
需要说明的是，第二感兴趣区域中可见光绿波段的地表反射率的最大值与第一感兴趣区域中可见光绿波段的地表反射率的最小值可以相等也可以不相等。
c)基于所述第三感兴趣区域中所述可见光绿波段的地表反射率的最大值，确定第三反射率区间；所述第三反射率区间用于反映所述水稻为未倒伏状态。
在本发明实施例中，第三感兴趣区域中所述可见光绿波段的地表反射率的最大值，与第二感兴趣区域中所述可见光绿波段的地表反射率的最小值可以相等也可以不相等。
d)基于所述第四感兴趣区域中所述可见光绿波段的地表反射率的最大值及最小值，确定第四反射率区间；所述第四反射率区间用于反映所述玉米为倒伏状态。
在本发明实施例中，第四感兴趣区域中可见光绿波段的地表反射率的最小值，即第四感兴趣区域与第五感兴趣区域的第三临界值。
e)基于所述第五感兴趣区域中所述可见光绿波段的地表反射率的最大值及最小值，确定第五反射率区间；所述第五反射率区间用于反映所述玉米为半倒伏状态。
在本发明实施例中，第五感兴趣区域中可见光绿波段的地表反射率的最小值，即第五感兴趣区域与第六感兴趣区域的第四临界值。
需要说明的是，第五感兴趣区域中可见光绿波段的地表反射率的最大值与第四感兴趣区域中可见光绿波段的地表反射率的最小值可以相等也可以不相等。
f)基于所述第六感兴趣区域中所述可见光绿波段的地表反射率的最大值，确定第六反射率区间；所述第六反射率区间用于反映所述玉米为未倒伏状态。
在本发明实施例中，第六感兴趣区域中所述可见光绿波段的地表反射率的最大值，与第五感兴趣区域中所述可见光绿波段的地表反射率的最小值可以相等也可以不相等。
可选地，在得到决策树模型输出的目标农作物的倒伏状态监测结果之后，还需要对目标农作物的倒伏状态监测结果进行验证，具体可以通过以下步骤实现：
步骤1)、基于所述倒伏状态监测结果，确定Kappa系数；所述Kappa系数用于表征所述倒伏状态监测结果的正确率；
步骤2)、基于所述Kappa系数，对所述倒伏状态监测结果进行验证。
在本发明实施例中，Kappa系数是一个用于检验模型预测结果和实际分类结果是否一致的指标，可以用于衡量决策树模型分类的效果。
具体地，首先基于玉米及水稻的倒伏状态监测结果确定总体精度，其中，总体精度为所有正确分类的倒伏、半倒伏和未倒伏的检验点数所占总抽取的检核点数的百分比，即在混淆矩阵中对角线的所有数值的和除以全部样本的总和。
Kappa系数的计算是基于混淆矩阵的，一般取值范围为[0,1]。当Kappa<0.4时，表明分类结果精度较差；当0.4≤Kappa<0.75时，表明分类结果精度一般；当0.75≤Kappa<0.85时，表明分类结果较高；当Kappa＞0.85时，则表示分类结果精度高。
在决策树模型的分类结果精度较差时，需要进行人工修正，以确保决策树模型分类的正确性及可靠性。
图2是本发明提供的目标农作物的倒伏监测方法的流程示意图之二，参见图2所示，包括步骤201-步骤215，其中：
步骤201、获取高分辨率遥感影像。
步骤202、对遥感影像进行辐射校正，将遥感影像的数字量化值转化为辐射亮度值。
步骤203、对遥感影像进行大气校正，将辐射亮度值转化为遥感影像辐射率。
步骤204、对遥感影像进行影像镶嵌处理、正射校正处理及几何精校正处理。
步骤205、基于遥感影像辐射率，确定卫星监测范围内所有可见光波段的表观反射率。
步骤206、根据卫星监测范围内所有可见光波段的表观反射率，确定卫星监测范围内所有可见光波段的地表反射率。
步骤207、从所有可见光波段的地表反射率中提取可见光绿波段的地表反射率。
步骤208、通过人工目视解译方法制作水稻的倒伏、半倒伏、未倒伏的感兴趣区域，以及玉米的倒伏、半倒伏、未倒伏的感兴趣区域。
步骤209、基于各感兴趣区域中可见光绿波段的地表反射率，设置水稻及玉米的倒伏、半倒伏及未倒伏状态的可见光绿波段的地表反射率区间。
步骤210、基于各可见光绿波段的地表反射率区间，构建决策树模型。
步骤211、基于遥感影像中玉米及水稻耕地范围内的可见光绿波段的地表反射率及决策树模型，监测玉米及水稻的倒伏区域、半倒伏区域及未倒伏区域。
例如，基于决策树模型，判断玉米及水稻耕地范围内的可见光绿波段的地表反射率是否在[A，B]地表反射率区间内，若是，则确定水稻为倒伏状态；若否，则判断玉米及水稻耕地范围内的可见光绿波段的地表反射率是否在[C，D]地表反射率区间内，若是，则确定水稻为半倒伏状态；若否，则判断玉米及水稻耕地范围内的可见光绿波段的地表反射率是否在[E，F]地表反射率区间内，若是，则确定玉米为倒伏状态；若否，则判断玉米及水稻耕地范围内的可见光绿波段的地表反射率是否在[G，H]地表反射率区间内，若是，则确定玉米为半倒伏状态；若否，则确定水稻或玉米为未倒伏状态。
步骤212、对监测结果进行人工修正。
步骤213、提取人工修正后的监测结果。
步骤214、对人工修正后的监测结果进行精度验证。
可选地，精度验证包括内业精度验证及外业精度验证。
步骤215、输出验证结果。
为了便于更加清晰地理解本发明实施例提供的目标农作物的倒伏监测方法，下面结合具体实施例对本发明提供的目标农作物的倒伏监测方法进行进一步解释说明。
作物倒伏遥感监测主要是依据倒伏作物与正常生长作物在遥感影像中光谱、色调及纹理等特征的差异来监测受灾范围和灾情等级。当作物发生倒伏后，导致作物群体冠层结构和形态发生较大改变，反映在遥感影像上表现为像元值变化，利用倒伏前后遥感影像的变化分析，可实现作物受灾范围和受灾程度的监测。
在本实施例中，倒伏监测方法选用分辨率4米的卫星影像，其中，卫星具备编程能力，可针对任意区域实现每日2次覆盖，每天能够采集多达5000万平方公里范围的数据。具有R、G、B、NIR四个光谱波段，空间分辨率为3米，幅宽30km，坐标投影RPC/WGS84UTM/WGS84，轨道高度508公里，轨道倾角55°。
本发明实施例基于农场的耕地数据，利用绿波段的显著差异提取不同农场的作物倒伏信息，提高了监测结果精度，实现了水稻、玉米倒伏作物大尺度范围的高精度提取。
本发明实施例的具体实现步骤如下：
步骤一：水稻与玉米在不同的波段反射率不同，根据不同反射率差选择差异最明显的波段-绿波段，通过设置临界值采用决策树分类方法监测水稻、玉米倒伏。
步骤二：根据水稻调查资料进行样本选取，在测试区内选取倒伏样本250个、半倒伏样本280个、未倒伏样本300个，统计正常水稻、玉米和半倒伏水稻、玉米在各波段反射率,然后根据波段中心波长位置,绘制出正常、倒伏水稻与玉米的反射率曲线，结果如图3、图4所示。图3是本发明提供的不同倒伏类型水稻多光谱曲线示意图。图4是本发明提供的不同倒伏类型玉米多光谱曲线示意图。
步骤三：根据图3、图4可以看出，水稻、玉米在456～853nm范围内，倒伏与半倒伏在4个波段的反射率较未倒伏水稻、玉米均明显增加。其中，可见光波段中，绿光反射率差异最为显著，从未倒伏水稻到倒伏水稻，绿光反射率分别提高了0.067和0.057，从未倒伏玉米到倒伏玉米，绿光反射率分别提高了0.031和0.023。在图3、图4中能够看出倒伏水稻和倒伏玉米、半倒伏水稻和半倒伏玉米及未倒伏水稻和未倒伏玉米在绿光波段的分离性最大,即绿波段可作为区分倒伏、半倒伏、未倒伏的指标。
为检测本发明实施例的监测精度，特开展了内业与外业精度验证，利用总体分类精度和Kappa系数对监测精度进行验证。
1)总体精度为所有正确分类的倒伏、半倒伏和未倒伏的检验点数所占总抽取的检核点数的百分比，即在混淆矩阵中对角线的所有数值的和除以全部样本的总和，是通过把所有真实参考的像元总数乘以混淆矩阵对角线的和。
2)Kappa系数是一个用于一致性(所谓一致性就是模型预测结果和实际分类结果是否一致)检验的指标，可以用于衡量分类的效果。Kappa系数的计算是基于混淆矩阵的，一般取值范围为[0,1]。当Kappa<0.4时，表明分类结果精度较差；当0.4≤Kappa<0.75时，表明分类结果精度一般；当0.75≤Kappa<0.85时，表明分类结果较高；当Kappa＞0.85时，则表示分类结果精度高。
表1为倒伏监测内业精度验证表，表2为实地(外业)精度验证表。经验证，本案例提取精度内业精度高达90％，外业精度高达80％。
表1
表2
图5至图8是本发明提供的水稻及玉米在不同耕地的倒伏监测结果示意图。图5是本发明提供的耕地A的水稻倒伏监测结果示意图。
图6是本发明提供的耕地B的水稻倒伏监测结果示意图。图7是本发明提供的耕地C的水稻倒伏监测结果示意图。图8是本发明提供的耕地D的玉米倒伏监测结果示意图。
下面对本发明提供的目标农作物的倒伏监测装置进行描述，下文描述的目标农作物的倒伏监测装置与上文描述的目标农作物的倒伏监测方法可相互对应参照。图9是本发明提供的目标农作物的倒伏监测装置的结构示意图，如图9所示，该目标农作物的倒伏监测装置900包括：提取模块901、输入模块902，其中：
提取模块901，用于从卫星遥感影像中提取监测范围内目标农作物的目标地表反射率，所述目标地表反射率为可见光绿波段的地表反射率；所述目标农作物包括玉米及水稻中至少一项；
输入模块902，用于将所述目标地表反射率输入决策树模型，得到所述决策树模型输出的所述目标农作物的倒伏状态监测结果；所述决策树模型是基于目标农作物样本区域内可见光绿波段的地表反射率构建的。
本发明提供的目标农作物的倒伏监测装置，通过从卫星遥感影像中提取监测范围内目标农作物的可见光绿波段的目标地表反射率，其中，目标农作物包括玉米及水稻中至少一项；利用目标农作物的倒伏状态在可见光绿波段的目标反射率的显著差异，将目标地表反射率输入决策树模型，能够精准判断出目标农作物的倒伏状态，从而提高了目标农作物的倒伏监测精度，解决了以往倒伏提取边界区分模糊的问题；并且在监测过程中抗干扰能力强，保证了监测结果的准确性和可靠性。
可选地，所述装置还包括：
划分模块，用于将所述目标农作物样本区域划分为第一感兴趣区域、第二感兴趣区域、第三感兴趣区域、第四感兴趣区域、第五感兴趣区域及第六感兴趣区域；所述第一感兴趣区域为水稻倒伏区域，所述第二感兴趣区域为水稻半倒伏区域，所述第三感兴趣区域为水稻未倒伏区域，所述第四感兴趣区域为玉米倒伏区域，所述第五感兴趣区域为玉米半倒伏区域，所述第六感兴趣区域为玉米未倒伏区域；
第一确定模块，用于基于各感兴趣区域的可见光绿波段的地表反射率，确定至少一个反射率区间；各所述反射率区间用于反映所述玉米或所述水稻的倒伏状态；
构建模块，用于基于各所述反射率区间，构建所述决策树模型。
可选地，所述确定模块，进一步用于以下至少一项：
基于所述第一感兴趣区域中所述可见光绿波段的地表反射率的最大值及最小值，确定第一反射率区间；所述第一反射率区间用于反映所述水稻为倒伏状态；
基于所述第二感兴趣区域中所述可见光绿波段的地表反射率的最大值及最小值，确定第二反射率区间；所述第二反射率区间用于反映所述水稻为半倒伏状态；
基于所述第三感兴趣区域中所述可见光绿波段的地表反射率的最大值，确定第三反射率区间；所述第三反射率区间用于反映所述水稻为未倒伏状态；
基于所述第四感兴趣区域中所述可见光绿波段的地表反射率的最大值及最小值，确定第四反射率区间；所述第四反射率区间用于反映所述玉米为倒伏状态；
基于所述第五感兴趣区域中所述可见光绿波段的地表反射率的最大值及最小值，确定第五反射率区间；所述第五反射率区间用于反映所述玉米为半倒伏状态；
基于所述第六感兴趣区域中所述可见光绿波段的地表反射率的最大值，确定第六反射率区间；所述第六反射率区间用于反映所述玉米为未倒伏状态。
可选地，所述倒伏状态监测结果，包括以下至少一项：
第一监测结果，表示所述水稻为倒伏状态；在所述倒伏状态监测结果为所述第一监测结果的情况下，所述目标地表反射率属于第一反射率区间；
第二监测结果，表示所述水稻为半倒伏状态；在所述倒伏状态监测结果为所述第二监测结果的情况下，所述目标地表反射率属于第二反射率区间；
第三监测结果，表示所述水稻为未倒伏状态；在所述倒伏状态监测结果为所述第三监测结果的情况下，所述目标地表反射率属于第三反射率区间；
第四监测结果，表示所述玉米为倒伏状态；在所述倒伏状态监测结果为所述第四监测结果的情况下，所述目标地表反射率属于第四反射率区间；
第五监测结果，表示所述玉米为半倒伏状态；在所述倒伏状态监测结果为所述第五监测结果的情况下，所述目标地表反射率属于第五反射率区间；
第六监测结果，表示所述玉米为未倒伏状态；在所述倒伏状态监测结果为所述第六监测结果的情况下，所述目标地表反射率属于第六反射率区间。
可选地，所述提取模块901，进一步用于：
对所述卫星遥感影像进行预处理，得到所述监测范围内所有可见光波段的表观反射率；
基于所述表观反射率，确定所述监测范围内所有可见光波段的地表反射率；
从所述所有可见光波段的地表反射率中提取所述目标地表反射率。
可选地，所述提取模块901，进一步用于：
对所述卫星遥感影像依次执行目标操作，得到所述监测范围内所有可见光波段的表观反射率；所述目标操作包括以下至少一项：
辐射校正、大气校正、影像镶嵌、正射校正及几何精校正。
可选地，所述装置还包括：
第二确定模块，用于基于所述倒伏状态监测结果，确定Kappa系数；所述Kappa系数用于表征所述倒伏状态监测结果的正确率；
验证模块，用于基于所述Kappa系数，对所述倒伏状态监测结果进行验证。
图10是本发明提供的电子设备的结构示意图，如图10所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)1010、通信接口(Communications Interface)1020、存储器(memory)1030和通信总线1040，其中，处理器1010，通信接口1020，存储器1030通过通信总线1040完成相互间的通信。处理器1010可以调用存储器1030中的逻辑指令，以执行目标农作物的倒伏监测方法，该方法包括：从卫星遥感影像中提取监测范围内目标农作物的目标地表反射率，所述目标地表反射率为可见光绿波段的地表反射率；所述目标农作物包括玉米及水稻中至少一项；将所述目标地表反射率输入决策树模型，得到所述决策树模型输出的所述目标农作物的倒伏状态监测结果；所述决策树模型是基于目标农作物样本区域内可见光绿波段的地表反射率构建的。
此外，上述的存储器1030中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，计算机程序可存储在非暂态计算机可读存储介质上，所述计算机程序被处理器执行时，计算机能够执行上述各方法所提供的目标农作物的倒伏监测方法，该方法包括：从卫星遥感影像中提取监测范围内目标农作物的目标地表反射率，所述目标地表反射率为可见光绿波段的地表反射率；所述目标农作物包括玉米及水稻中至少一项；将所述目标地表反射率输入决策树模型，得到所述决策树模型输出的所述目标农作物的倒伏状态监测结果；所述决策树模型是基于目标农作物样本区域内可见光绿波段的地表反射率构建的。
又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各方法提供的目标农作物的倒伏监测方法，该方法包括：从卫星遥感影像中提取监测范围内目标农作物的目标地表反射率，所述目标地表反射率为可见光绿波段的地表反射率；所述目标农作物包括玉米及水稻中至少一项；将所述目标地表反射率输入决策树模型，得到所述决策树模型输出的所述目标农作物的倒伏状态监测结果；所述决策树模型是基于目标农作物样本区域内可见光绿波段的地表反射率构建的。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以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精神和范围。

Claims (10)

1.一种目标农作物的倒伏监测方法，其特征在于，包括：
从卫星遥感影像中提取监测范围内目标农作物的目标地表反射率，所述目标地表反射率为可见光绿波段的地表反射率；所述目标农作物包括玉米及水稻中至少一项；
将所述目标地表反射率输入决策树模型，得到所述决策树模型输出的所述目标农作物的倒伏状态监测结果；所述决策树模型是基于目标农作物样本区域内可见光绿波段的地表反射率构建的。
2.根据权利要求1所述的目标农作物的倒伏监测方法，其特征在于，所述决策树模型通过以下方式构建：
将所述目标农作物样本区域划分为第一感兴趣区域、第二感兴趣区域、第三感兴趣区域、第四感兴趣区域、第五感兴趣区域及第六感兴趣区域；所述第一感兴趣区域为水稻倒伏区域，所述第二感兴趣区域为水稻半倒伏区域，所述第三感兴趣区域为水稻未倒伏区域，所述第四感兴趣区域为玉米倒伏区域，所述第五感兴趣区域为玉米半倒伏区域，所述第六感兴趣区域为玉米未倒伏区域；
基于各感兴趣区域的可见光绿波段的地表反射率，确定至少一个反射率区间；各所述反射率区间用于反映所述玉米或所述水稻的倒伏状态；
基于各所述反射率区间，构建所述决策树模型。
3.根据权利要求2所述的目标农作物的倒伏监测方法，其特征在于，所述基于各感兴趣区域的可见光绿波段的地表反射率，确定至少一个反射率区间，包括以下至少一项：
基于所述第一感兴趣区域中所述可见光绿波段的地表反射率的最大值及最小值，确定第一反射率区间；所述第一反射率区间用于反映所述水稻为倒伏状态；
基于所述第二感兴趣区域中所述可见光绿波段的地表反射率的最大值及最小值，确定第二反射率区间；所述第二反射率区间用于反映所述水稻为半倒伏状态；
基于所述第三感兴趣区域中所述可见光绿波段的地表反射率的最大值，确定第三反射率区间；所述第三反射率区间用于反映所述水稻为未倒伏状态；
基于所述第四感兴趣区域中所述可见光绿波段的地表反射率的最大值及最小值，确定第四反射率区间；所述第四反射率区间用于反映所述玉米为倒伏状态；
基于所述第五感兴趣区域中所述可见光绿波段的地表反射率的最大值及最小值，确定第五反射率区间；所述第五反射率区间用于反映所述玉米为半倒伏状态；
基于所述第六感兴趣区域中所述可见光绿波段的地表反射率的最大值，确定第六反射率区间；所述第六反射率区间用于反映所述玉米为未倒伏状态。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的目标农作物的倒伏监测方法，其特征在于，所述倒伏状态监测结果，包括以下至少一项：
第一监测结果，表示所述水稻为倒伏状态；在所述倒伏状态监测结果为所述第一监测结果的情况下，所述目标地表反射率属于第一反射率区间；
第二监测结果，表示所述水稻为半倒伏状态；在所述倒伏状态监测结果为所述第二监测结果的情况下，所述目标地表反射率属于第二反射率区间；
第三监测结果，表示所述水稻为未倒伏状态；在所述倒伏状态监测结果为所述第三监测结果的情况下，所述目标地表反射率属于第三反射率区间；
第四监测结果，表示所述玉米为倒伏状态；在所述倒伏状态监测结果为所述第四监测结果的情况下，所述目标地表反射率属于第四反射率区间；
第五监测结果，表示所述玉米为半倒伏状态；在所述倒伏状态监测结果为所述第五监测结果的情况下，所述目标地表反射率属于第五反射率区间；
第六监测结果，表示所述玉米为未倒伏状态；在所述倒伏状态监测结果为所述第六监测结果的情况下，所述目标地表反射率属于第六反射率区间。
5.根据权利要求1至3中任一项所述的目标农作物的倒伏监测方法，其特征在于，所述从卫星遥感影像中提取监测范围内目标农作物的可见光绿波段的目标地表反射率，包括：
对所述卫星遥感影像进行预处理，得到所述监测范围内所有可见光波段的表观反射率；
基于所述表观反射率，确定所述监测范围内所有可见光波段的地表反射率；
从所述所有可见光波段的地表反射率中提取所述目标地表反射率。
6.根据权利要求5所述的目标农作物的倒伏监测方法，其特征在于，所述对所述卫星遥感影像进行预处理，得到所述监测范围内所有可见光波段的表观反射率，包括：
对所述卫星遥感影像依次执行目标操作，得到所述监测范围内所有可见光波段的表观反射率；所述目标操作包括以下至少一项：
辐射校正、大气校正、影像镶嵌、正射校正及几何精校正。
7.根据权利要求1至3中任一项所述的目标农作物的倒伏监测方法，其特征在于，所述方法还包括：
基于所述倒伏状态监测结果，确定Kappa系数；所述Kappa系数用于表征所述倒伏状态监测结果的正确率；
基于所述Kappa系数，对所述倒伏状态监测结果进行验证。
8.一种目标农作物的倒伏监测装置，其特征在于，包括：
提取模块，用于从卫星遥感影像中提取监测范围内目标农作物的目标地表反射率，所述目标地表反射率为可见光绿波段的地表反射率；所述目标农作物包括玉米及水稻中至少一项；
输入模块，用于将所述目标地表反射率输入决策树模型，得到所述决策树模型输出的所述目标农作物的倒伏状态监测结果；所述决策树模型是基于目标农作物样本区域内可见光绿波段的地表反射率构建的。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述目标农作物的倒伏监测方法。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述目标农作物的倒伏监测方法。
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