CN117690017A - 一种顾及物候时序特征的单、双季水稻提取方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种顾及物候时序特征的单、双季水稻提取方法，首先对归一化植被指数时间序列数据进行重建，再构建基于物候时序特征的单、双季水稻指数来增大单、双季稻与其他地物的差异，根据样本的指数统计结果确定阈值精确提取单、双季水稻。本发明的有益效果是：本发明可以快速获得目标年份，大尺度的单、双季水稻分布数据集，且流程容易实现，有助于掌握单、双季水稻的种植时空动态，为农业决策提供数据支持和参考。
Description
技术领域
本发明涉及遥感影像技术领域，更确切地说，它涉及一种顾及物候时序特征的单、双季水稻提取方法。
背景技术
水稻是世界上最重要的粮食作物之一，为全球数十亿人提供主要的食物来源。水稻的种植制度根据不同的地理和气候条件而变化，通常分为单季种植和双季种植。为更好地利用水土资源，一些地区采用混合种植的方式。精准快速的识别不同种植制度的水稻，对于地区的粮食安全，农业经济以及水资源管理都非常重要。
当前，卫星数据是大规模的水稻制图的主要数据源。Sentinel-2数据具有较高的时空分辨率，能提供2015年至今的数据，是近年来作物制图研究的主要光学数据源。在水稻制图方法中，主要使用各种机器学习算法，如支持向量机、随机森林以及深度学习算法，如卷积神经网络、循环神经网络。机器学习算法可以快速有效的处理大规模的数据，但模型需要大量的标记样本数据来进行训练，获取水稻标记样本数据需要大量的时间和精力。深度学习需要大量的高质量样本数据，在大部分水稻种植地区无法满足该条件。另一种制图方法是基于特定物候信号的检测，通过多种指数的对比，筛选出特征。其他制图方法是动态时间规整和时间加权动态时间规整方法，它们不考虑特定时间段内的作物特征，而是比较较长时间内的信号。这两种方法虽然考虑了物候特征，但对物候特征的时间序列并未充分利用。
指数可以自动化进行，对大规模的遥感数据分析和解释更加高效。在植被监测中，光谱指数的应用非常普遍。对于水稻的监测，当前采用多种光谱指数结合，筛选特定物候信息的方法。尚无一种融合物候时序特征的水稻指数
发明内容
本发明的目的是针对现有技术的不足，提出了一种顾及物候时序特征的单、双季水稻提取方法。
第一方面，提供了一种顾及物候时序特征的单、双季水稻提取方法，包括：
步骤1、筛选目标区域在目标年份的遥感影像，并对所述遥感影像进行预处理；
步骤2、计算所述遥感影像对应的归一化植被指数NDVI图像，构建NDVI原始时间序列；
步骤3、利用谐波模型对每个像素的NDVI时间序列进行重建，得到重建后的时间序列数据，分别用以表征该像素的物候时序特征；
步骤4、构建基于物候时序特征的单季水稻拟合系数组合NDSRI与双季水稻拟合系数组合NDDRI并计算目标年份的NDSRI图像与NDDRI图像；
步骤5、确定单季稻和双季稻的阈值，并根据样本的NDSCRI统计结果提取单季水稻范围，以及根据样本的NDDCRI统计结果提取双季水稻范围。
作为优选，步骤1中，所述遥感影像为地表反射率数据，所述预处理包括大气校正和去云。
作为优选，步骤2中，NDVI的计算公式为：
其中，NIR为近红外波段值，Red为红光波段值。
作为优选，步骤3中，对每个像素的NDVI时间序列进行重建以表征物候时序特征，其计算公式为：
其中，为重建后t时刻的像素值，a为截距，b为时间序列数据中潜在趋势的斜率，c1、c2、c3、c4、和d1、d2、d3、d4代表物候性的不同频率谐波分量；T是每年的天数。
作为优选，步骤4中，NDSRI和NDDRI的计算公式分别为：
NDSRI＝(c3+d2-c2-d3)/(c3+d2+c2+d3+0.3)
NDDRI＝(c4+d3-c3-d4)/(c4+d3+c3+d4+0.3)
其中，c2、c3、c4、和d2、d3、d4为NDVI时间序列模型的谐波分量。
作为优选，步骤5中，单季水稻提取需满足的表达式为：
NDSRI(m,n)≥THNDSRI
其中，NDSRI(m,n)为位置(m,n)的NSDRI值，THNDSRI为NDSRI阈值；
双季水稻提取需满足的表达式为：
NDDRI(m,n)≥THNDDRI
其中，NDDRI(m,n)为位置(m,n)的NDDRI值，THNDDRI为NDDRI阈值。
第二方面，提供了一种基于物候时序特征的单、双季水稻提取装置，用于执行第一方面任一所述顾及物候时序特征的单、双季水稻提取方法，包括：
筛选模块，用于筛选目标区域在目标年份的遥感影像，并对所述遥感影像进行预处理；
指数计算模块，用于计算所述遥感影像对应的归一化植被指数NDVI图像，构建NDVI原始时间序列；
重建模块，用于利用谐波模型对每个像素的NDVI时间序列进行重建，得到重建后的时间序列数据，分别用以表征该像素的物候时序特征；
NDSCRI、NDDCRI构建模块，用于构建基于物候时序特征的单季水稻拟合系数组合NDSRI与双季水稻拟合系数组合NDDRI并计算目标年份的NDSRI图像与NDDRI图像；
提取模块，用于确定单季稻和双季稻的阈值，并根据样本的NDSCRI统计结果提取单季水稻范围，以及根据样本的NDDCRI统计结果提取双季水稻范围。
第三方面，提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质内存储有计算机程序；所述计算机程序在计算机上运行时，使得计算机执行权利要求1至5任一所述顾及物候时序特征的单、双季水稻提取方法。
本发明的有益效果是：本发明首先对归一化植被指数时间序列数据进行重建，再构建基于物候时序特征的单、双季水稻指数来增大单、双季水稻与其他地物的差异，分别根据单、双季水稻样本的指数统计结果确定对应阈值精确提取单、双季水稻。本发明提出的方法结合了光谱特征与时序特征，充分使用了长时序遥感数据。利用该方法可以快速获得目标年份，大尺度的单、双季水稻分布数据集，有助于掌握单、双季水稻的种植时空动态，为农业决策提供数据支持和参考。因此，本发明提出的方法具有重要的实际应用意义。
附图说明
图1为一种基于物候时序特征的单、双季水稻提取方法的流程图；
图2为单季水稻像素的原始及重建后NDVI时间序列示意图；
图3为双季水稻像素的原始及重建后NDVI时间序列示意图；
图4为宁波市六类地物NDSRI箱线图；
图5为宁波市六类地物NDDRI箱线图；
图6为单季稻提取结果示意图；
图7为双季稻提取结果示意图；
图8为一种基于物候时序特征的单、双季水稻提取装置的结构示意图。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明做进一步描述。下述实施例的说明只是用于帮助理解本发明。应当指出，对于本技术领域的普通人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。
实施例1：
本申请实施例1针对现有水稻提取方法存在光学影像质量差的区域提取精度差、时序特征被忽略、计算效率低等问题，提出一种基于物候时序特征的单、双季水稻提取方法。首先对归一化植被指数时间序列数据进行重建，再构建基于物候时序特征的单、双季水稻指数来增大单、双季水稻与其他地物的差异，分别根据单、双季水稻样本的指数统计结果确定对应阈值精确提取单、双季水稻。
具体的，基于物候时序特征的单、双季水稻提取方法，如图1所示，包括：
步骤1、筛选目标区域在目标年份的遥感影像，并对所述遥感影像进行预处理。
步骤1中，以Sentinel-2数据为数据源，依托于Google Earth Engine(GEE)平台实现。其中，Sentinel-2遥感影像为地表反射率数据，预处理包括大气校正和去云。通过预处理，能够获取更准确的地表反射率信息。
步骤2、计算所述遥感影像对应的归一化植被指数NDVI图像，构建NDVI原始时间序列。
步骤2中，NDVI的计算公式为：
其中，NIR为近红外波段值，Red为红光波段值。本实施例中NIR、Red分别为Sentinel-2数据的B8、B4。
步骤3、如图2、3所示，利用谐波模型对每个像素的NDVI时间序列进行重建，得到重建后的时间序列数据，分别用以表征该像素的物候时序特征。
步骤3中，对每个像素的NDVI时间序列进行重建以表征物候时序特征，其计算公式为：
其中，为重建后t时刻的像素值，a为截距，b为时间序列数据中潜在趋势的斜率，c1、c2、c3、c4、和d1、d2、d3、d4代表物候性的不同频率谐波分量；T是每年的天数。
步骤4、构建基于物候时序特征的单季水稻拟合系数组合NDSRI与双季水稻拟合系数组合NDDRI并计算目标年份的NDSRI图像与NDDRI图像。
步骤5、确定单季稻和双季稻的阈值，并根据样本的NDSCRI统计结果提取单季水稻范围，以及根据样本的NDDCRI统计结果提取双季水稻范围。
实施例2：
在实施例1的基础上，本申请实施例2提供了更具体的顾及物候时序特征的单、双季水稻提取方法，包括：
步骤1、筛选目标区域在目标年份的遥感影像，并对所述遥感影像进行预处理。
步骤2、计算所述遥感影像对应的归一化植被指数NDVI图像，构建NDVI原始时间序列。
步骤3、利用谐波模型对每个像素的NDVI时间序列进行重建，得到重建后的时间序列数据，分别用以表征该像素的物候时序特征。
步骤4、构建基于物候时序特征的单季水稻拟合系数组合NDSRI与双季水稻拟合系数组合NDDRI并计算目标年份的NDSRI图像与NDDRI图像。
步骤4中，NDSRI和NDDRI的计算公式分别为：
NDSRI＝(c3+d2-c2-d3)/(c3+d2+c2+d3+0.3)
NDDRI＝(c4+d3-c3-d4)/(c4+d3+c3+d4+0.3)
其中，c2、c3、c4和d2、d3、d4为NDVI时间序列模型的谐波分量。上述c1、d1的区分度不足，不用于计算。
步骤5、确定单季稻和双季稻的阈值，并根据样本的NDSCRI统计结果提取单季水稻范围，以及根据样本的NDDCRI统计结果提取双季水稻范围。
步骤5中，单季水稻提取需满足的表达式为：
NDSRI(m,n)≥THNDSRI
其中，NDSRI(m,n)为位置(m,n)的NSDRI值，THNDSRI为NDSRI阈值；
双季水稻提取需满足的表达式为：
NDDRI(m,n)≥THNDDRI
其中，NDDRI(m,n)为位置(m,n)的NDDRI值，THNDDRI为NDDRI阈值。本实施例中THNDSRI为0.39，THNDDRI为0.34。
示例地，图4、图5分别为宁波市的六类地物NDSRI、NDDRI箱线图。因此，本申请构建了基于物候时序特征的单、双季水稻指数NDSRI、NDDRI以增强单、双季水稻与其他地物的区别，在指数构建过程中结合了光谱特征和时序特征，通过阈值简单快速地实现单、双季水稻的提取。最终得到单季稻水稻结果(如图6所示)，双季水稻结果(如图7所示)。
需要说明的，本实施例中与实施例1相同或相似的部分可相互参考，在本申请中不再赘述。
实施例3：
在实施例1、2的基础上，本申请实施例3提供了一种基于物候时序特征的单、双季水稻提取装置，如图8所示，包括：
筛选模块，用于筛选目标区域在目标年份的遥感影像，并对所述遥感影像进行预处理；
指数计算模块，用于计算所述遥感影像对应的归一化植被指数NDVI图像，构建NDVI原始时间序列；
重建模块，用于利用谐波模型对每个像素的NDVI时间序列进行重建，得到重建后的时间序列数据，分别用以表征该像素的物候时序特征；
NDSCRI、NDDCRI构建模块，用于构建基于物候时序特征的单季水稻拟合系数组合NDSRI与双季水稻拟合系数组合NDDRI并计算目标年份的NDSRI图像与NDDRI图像；
提取模块，用于确定单季稻和双季稻的阈值，并根据样本的NDSCRI统计结果提取单季水稻范围，以及根据样本的NDDCRI统计结果提取双季水稻范围。
具体的，本实施例所提供的装置为实施例1、2提供的方法对应的装置，因此，在本实施例中与实施例1相同或相似的部分，可相互参考，在本申请中不再赘述。
综上所述，本发明提出一种基于物候时序特征的单、双季水稻提取方法，结合了光谱特征与时序特征，充分使用了长时序遥感数据。利用该方法可以快速获得目标年份大尺度的单、双季水稻分布数据集，有助于掌握单、双季水稻种植的时空动态，为农业决策提供数据支持和参考。
Claims (8)
1.一种顾及物候时序特征的单、双季水稻提取方法，其特征在于，包括：
步骤1、筛选目标区域在目标年份的遥感影像，并对所述遥感影像进行预处理；
步骤2、计算所述遥感影像对应的归一化植被指数NDVI图像，构建NDVI原始时间序列；
步骤3、利用谐波模型对每个像素的NDVI时间序列进行重建，得到重建后的时间序列数据，分别用以表征该像素的物候时序特征；
步骤4、构建基于物候时序特征的单季水稻拟合系数组合NDSRI与双季水稻拟合系数组合NDDRI并计算目标年份的NDSRI图像与NDDRI图像；
步骤5、确定单季稻和双季稻的阈值，并根据样本的NDSCRI统计结果提取单季水稻范围，以及根据样本的NDDCRI统计结果提取双季水稻范围。
2.根据权利要求1所述的顾及物候时序特征的单、双季水稻提取方法，其特征在于，步骤1中，所述遥感影像为地表反射率数据，所述预处理包括大气校正和去云。
3.根据权利要求2所述的顾及物候时序特征的单、双季水稻提取方法，其特征在于，步骤2中，NDVI的计算公式为：
其中，NIR为近红外波段值，Red为红光波段值。
4.根据权利要求3所述的顾及物候时序特征的单、双季水稻提取方法，其特征在于，步骤3中，对每个像素的NDVI时间序列进行重建以表征物候时序特征，其计算公式为：
其中，为重建后t时刻的像素值，a为截距，b为时间序列数据中潜在趋势的斜率，c1、c2、c3、c4、和d1、d2、d3、d4代表物候性的不同频率谐波分量；T是每年的天数。
5.根据权利要求4所述的顾及物候时序特征的单、双季水稻提取方法，其特征在于，步骤4中，NDSRI和NDDRI的计算公式分别为：
NDSRI＝(c3+d2-c2-d3)/(c3+d2+c2+d3+0.3)
NDDRI＝(c4+d3-c3-d4)/(c4+d3+c3+d4+0.3)
其中，c2、c3、c4、和d2、d3、d4为NDVI时间序列模型的谐波分量。
6.根据权利要求5所述的顾及物候时序特征的单、双季水稻提取方法，其特征在于，步骤5中，单季水稻提取需满足的表达式为：
NDSRI(m,n)≥THNDSRI
其中，NDSRI(m,n)为位置(m,n)的NDSRI值，THNDSRI为NDSRI阈值；
双季水稻提取需满足的表达式为：
NDDRI(m,n)≥THNDDRI
其中，NDDRI(m,n)为位置(m,n)的NDDRI值，THNDDRI为NDDRI阈值。
7.一种基于物候时序特征的单、双季水稻提取装置，其特征在于，用于执行权利要求1至6任一所述顾及物候时序特征的单、双季水稻提取方法，包括：
筛选模块，用于筛选目标区域在目标年份的遥感影像，并对所述遥感影像进行预处理；
指数计算模块，用于计算所述遥感影像对应的归一化植被指数NDVI图像，构建NDVI原始时间序列；
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8.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质内存储有计算机程序；所述计算机程序在计算机上运行时，使得计算机执行权利要求1至5任一所述顾及物候时序特征的单、双季水稻提取方法。
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