CN117853947B - 一种冬小麦遥感影像自动分析系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及遥感图像分析技术领域，具体为一种冬小麦遥感影像自动分析系统，冬小麦遥感影像自动分析系统包括时间序列分析模块、纹理识别模块、湿度分析模块、病害检测模块、生长阶段监测模块、营养分析模块、产量估计模块、综合决策模块。本发明中，采用动态时间弯曲算法和长短期记忆网络，提高了对时间序列和湿度变化的分析准确性，使得时间点同步和土壤湿度预测更加精准，通过灰度共生矩阵和局部二值模式算法，有助于更准确地判断冬小麦的健康状况，利用谱聚类和高斯混合模型算法，病害检测更加细致，可以更早地识别和分类潜在的病害问题，结合深度学习模型和光谱特征分析，不仅提升了营养状况评估的精确度，也使产量预测更为科学。
Description
技术领域
本发明涉及遥感图像分析技术领域，尤其涉及一种冬小麦遥感影像自动分析系统。
背景技术
遥感图像分析是应用计算机视觉和图像处理技术来分析从卫星或航空器拍摄的地球表面图像的科学。结合遥感学、地理信息系统（GIS）和人工智能技术，以提取有价值的信息。特别是在农业领域，遥感技术被用于监测作物生长情况、土壤湿度、病虫害等多个方面。遥感图像分析通过分析不同波长的光反射和吸收特性，能够识别和分类地表特征，如不同类型的植被和土地利用情况。
其中，冬小麦遥感影像自动分析系统是一个利用遥感技术来分析冬小麦生长状况的系统。目的是通过自动分析遥感影像来监控冬小麦的健康状况、生长进度和可能存在的问题。系统的开发和应用对于提高农业生产效率、实现精准农业管理具有重要意义。帮助农民和农业管理者及时获取作物生长信息，从而更好地管理农田，如合理安排灌溉、施肥和病虫害防治。
传统的冬小麦遥感影像分析系统时间序列分析的不精确，无法有效同步多时段数据，导致分析结果无法准确反映植被变化规律。其次是纹理和病害识别的局限性，传统方法无法深入分析细微的纹理差异，导致病害检测不够及时或准确。湿度分析和营养状况评估也常受限于较为简单的分析方法，难以准确预测和评估土壤湿度变化和植被营养状态，导致农业管理决策的不准确，影响作物的产量和质量。
发明内容
本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种冬小麦遥感影像自动分析系统。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种冬小麦遥感影像自动分析系统包括时间序列分析模块、纹理识别模块、湿度分析模块、病害检测模块、生长阶段监测模块、营养分析模块、产量估计模块、综合决策模块，所述时间序列分析模块基于多时段遥感影像，采用动态时间弯曲算法对时间序列进行分析，同步影像数据时间点，使用时间序列分析技术挖掘数据的趋势和周期性，通过比较差异时间点的遥感数据，揭示植被变化规律，生成时间序列分析结果；
所述纹理识别模块基于时间序列分析结果，应用灰度共生矩阵和局部二值模式算法，对遥感影像中的植被纹理进行深度分析，区分差异纹理特征，识别冬小麦的健康状况及其他生长问题，生成纹理识别结果；
所述湿度分析模块基于纹理识别结果，运用长短期记忆网络对遥感影像中的土壤湿度信息进行分析，识别湿度变化趋势和模式，通过分析影像中的湿度关联特征，预测未来的土壤湿度变化，生成湿度分析结果；
所述病害检测模块基于湿度分析结果，结合谱聚类和高斯混合模型算法，分析遥感影像中的异常模式，识别潜在发生的病害，通过对多种病害特征的聚类和分类，揭示病害的分布和发展趋势，生成病害检测结果；
所述生长阶段监测模块基于病害检测结果，运用随机森林分类器，结合遥感影像特征，对冬小麦的生长阶段进行分类，分析各阶段的生长状况，通过对比生长阶段的影像特征，准确评估植被的生长进度，生成生长阶段监测结果；
所述营养分析模块基于生长阶段监测结果，结合遥感影像与农业气象数据，应用深度学习模型，分析冬小麦的营养状况，识别养分缺乏或过量的区域，通过对比营养状况与生长状况，为农业管理提供指导，生成营养分析结果；
所述产量估计模块基于营养分析结果，结合遥感影像的光谱特征和图像处理技术，预测冬小麦的产量，通过分析历史产量数据和当前生长情况，估计收获量，生成产量估计结果；
所述综合决策模块基于时间序列分析结果、纹理识别结果、湿度分析结果、病害检测结果、生长阶段监测结果、营养分析结果、产量估计结果，采用综合评估和决策支持技术，对整体的农业管理策略进行优化，生成综合决策结果。
作为本发明的进一步方案，所述时间序列分析结果包括同步后的时间点和数据趋势，所述纹理识别结果具体为差异纹理模式的分类，所述湿度分析结果包括土壤湿度的时空分布和预测趋势，所述病害检测结果具体指病害模式的识别和分类，所述生长阶段监测结果具体为冬小麦各生长阶段的判定，所述营养分析结果包括营养状况的评估和变化趋势，所述产量估计结果具体为未来产量的预测值和误差范围，所述综合决策结果包括针对冬小麦生长的管理建议和策略。
作为本发明的进一步方案，所述时间序列分析模块包括时间对齐子模块、时间点分析子模块、序列变化分析子模块，所述时间对齐子模块基于多时段遥感影像，采用动态时间弯曲算法，使用Python中的dtw库，计算并比较差异时间点影像数据间的距离矩阵，设置时间弯曲窗口和距离度量标准，利用动态规划技术优化时间序列对齐路径，最小化总成本函数，完成时间点的同步，生成时间点对齐数据；
所述时间点分析子模块基于时间点对齐数据，进行关键时间点的深度分析，使用移动平均和趋势分析技术，通过Python中的pandas库对时间序列数据应用rolling函数进行移动平均处理，平滑短期波动，使用statsmodels库中的线性回归函数OLS，识别和量化时间序列的关键趋势，突出关键时间点的植被状态和变化，生成关键时间点分析结果；
所述序列变化分析子模块基于关键时间点分析结果，运用自回归模型，使用statsmodels库中的AR函数构建模型，设置滞后阶数参数，通过历史数据点预测未来值，评估冬小麦植被的整体健康状况和生长趋势，通过比较差异时间点的遥感数据，揭示冬小麦植被的变化规律和周期性，生成时间序列分析结果。
作为本发明的进一步方案，所述纹理识别模块包括纹理分析子模块、模式识别子模块、纹理分类子模块，所述纹理分析子模块基于时间序列分析结果，进行纹理特征提取，采用灰度共生矩阵算法，在Python的skimage.feature.greycomatrix函数中设置距离参数为1个像素，角度参数包括0度、45度、90度和135度，计算影像中每个像素点与其邻近像素点的灰度级关系，获取遥感影像的纹理特征矩阵并进行模式识别和分类分析，生成纹理特征数据；
所述模式识别子模块基于纹理特征数据，运用局部二值模式算法，使用skimage.feature.local_binary_pattern函数，设置采样点数为8个，半径参数为1，将影像中每个像素与周围像素对比，描述每个像素局部纹理模式的二进制模式，生成局部纹理模式数据；
所述纹理分类子模块基于局部纹理模式数据，进行纹理分类，应用支持向量机算法，使用Python中scikit-learn.SVC函数，设置径向基核函数，正则化参数C设为1.0，根据局部二值模式数据对冬小麦植被的纹理模式进行分类，区分健康和受损的纹理特征，识别冬小麦植被的健康状况和生长问题，生成纹理识别结果。
作为本发明的进一步方案，所述湿度分析模块包括湿度识别子模块、湿度变化分析子模块、湿度趋势预测子模块，所述湿度识别子模块基于纹理识别结果，进行土壤湿度信息的初始识别，采用长短期记忆网络，在构建LSTM模型时，选择50个神经元，使用tanh作为激活函数，捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，输入的纹理特征数据进行初步分析，提取关键湿度信息，生成土壤湿度初步分析数据；
所述湿度变化分析子模块基于土壤湿度初步分析数据，深度分析湿度变化，增加时间窗口处理，设置时间序列长度为30，滑动窗口大小为5，准确捕捉湿度数据的时间依赖性和变化模式，并进行数据分析，识别影像中的湿度变化趋势，生成湿度变化分析数据；
所述湿度趋势预测子模块基于湿度变化分析数据，进行土壤湿度趋势预测，再应用LSTM模型，结合历史湿度数据和当前分析结果，设置未来时间步长为5，采用模型的predict方法进行预测，预测遥感影像中未来的土壤湿度变化，生成湿度分析结果。
作为本发明的进一步方案，所述病害检测模块包括模式分析子模块、病害分类子模块、病害趋势分析子模块，所述模式分析子模块基于湿度分析结果，对遥感影像中的异常模式进行分析，采用谱聚类算法，通过scikit-learn.cluster.SpectralClusterin，选择适当数量的簇进行聚类，并分析数据，识别潜在指示病害发生的湿度异常模式，生成异常模式分析数据；
所述病害分类子模块基于异常模式分析数据，利用高斯混合模型算法进行病害分类，通过scikit-learn.mixture.GaussianMixture进行操作，选择与病害类型相对应的组件数量，将差异病害特征进行聚类和分类，区分病害特征，生成病害分类数据；
所述病害趋势分析子模块基于病害分类数据，进行病害趋势分析，使用时间序列分析方法，评估多个时间点的病害分类结果，揭示病害的发展趋势和分布情况，预测病害的发展方向和潜在影响区域，生成病害检测结果。
作为本发明的进一步方案，所述生长阶段监测模块包括生长状态分析子模块、阶段分类子模块、生长趋势监测子模块，所述生长状态分析子模块基于病害检测结果，分析冬小麦的生长状态，通过随机森林分类器，选择决策树数量为100，深度为10，分析影像特征，包括色彩、纹理和形状，利用scikit-learn.ensemble.RandomForestClassifier进行，判定植被当前的生长状态，生成生长状态分析数据；
所述阶段分类子模块基于生长状态分析数据，再使用随机森林分类器，区分冬小麦的各生长阶段，包括萌发期、拔节期和成熟期，分析影像特征变化，揭示每个阶段的特定生长状况，生成生长阶段分类数据；
所述生长趋势监测子模块基于生长阶段分类数据，进行生长趋势的监测，采用时间序列分析方法，评估每个生长阶段的持续时间和顺序，准确评估冬小麦整体生长进度和发展趋势，生成生长阶段监测结果。
作为本发明的进一步方案，所述营养分析模块包括营养状态评估子模块、营养变化分析子模块、营养状况预测子模块，所述营养状态评估子模块基于生长阶段监测结果，结合遥感影像与农业气象数据，进行营养状态评估，通过深度学习模型，使用Python的TensorFlow和Keras库构建CNN，通过添加多个Conv2D和MaxPooling2D层提取影像特征，分析影像中的颜色和纹理特征，评估冬小麦的营养状况，识别营养缺乏或过量区域，生成营养状态评估数据；
所述营养变化分析子模块基于营养状态评估数据，分析营养变化，再次利用营养状态评估子模块中的深度学习模型，结合历史营养数据和当前评估结果，对冬小麦的营养状况动态变化进行深度分析，识别影响冬小麦生长的关键营养因素，生成营养变化分析数据；
所述营养状况预测子模块基于营养变化分析数据，进行未来营养状况的预测，采用卷积神经网络，通过设定未来时间步长和参数，预测冬小麦未来营养状况，提供精确的营养调整建议，生成营养分析结果。
作为本发明的进一步方案，所述产量估计模块包括光谱分析子模块、图像处理子模块、产量预测子模块，所述光谱分析子模块基于营养分析结果，进行遥感影像的光谱分析，分析影像中差异波长的光谱反射率，量化影像的绿色植被指数和叶绿素含量，确定冬小麦的生长健康状况和生物量，生成光谱分析数据；
所述图像处理子模块基于光谱分析数据，应用图像处理技术，进行影像分析，应用边缘检测和纹理分析，分析影像的局部特征和整体模式，提取植被覆盖度和密度的关键信息，生成图像处理分析数据；
所述产量预测子模块基于图像处理分析数据，结合历史产量数据和当前生长情况，采用机器学习模型进行产量预测，分析历史数据模式和当前生长指标，预测冬小麦的最终产量，生成产量估计结果。
作为本发明的进一步方案，所述综合决策模块包括数据融合子模块、决策分析子模块、建议生成子模块，所述数据融合子模块基于时间序列分析结果、纹理识别结果、湿度分析结果、病害检测结果、生长阶段监测结果、营养分析结果、产量估计结果，进行数据融合，采用主成分分析和多元线性回归技术，将数据源整合成一个全面的数据集，生成综合数据集；
所述决策分析子模块基于综合数据集，采用聚类分析和关联规则挖掘方法，对整合后的数据进行深度分析，识别关键的农业生长趋势和潜在问题，为优化农业管理策略提供决策支持，生成决策分析记录；
所述建议生成子模块基于决策分析记录，制定冬小麦种植的综合管理决策，采用决策树和支持向量机，数据进行细化处理，分析灌溉、施肥、病虫害防治和收割时间关键农业活动的最优时机，评估差异条件下的作物生长模式和产量结果，生成综合决策结果。
与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：
本发明中，采用动态时间弯曲算法和长短期记忆网络，提高了对时间序列和湿度变化的分析准确性，使得时间点同步和土壤湿度预测更加精准，通过灰度共生矩阵和局部二值模式算法，纹理识别更加深入，有助于更准确地判断冬小麦的健康状况，利用谱聚类和高斯混合模型算法，病害检测更加细致，可以更早地识别和分类潜在的病害问题，结合深度学习模型和光谱特征分析，不仅提升了营养状况评估的精确度，也使产量预测更为科学。
附图说明
图1为本发明的系统流程图；
图2为本发明的系统框架示意图；
图3为本发明的时间序列分析模块流程图；
图4为本发明的纹理识别模块流程图；
图5为本发明的湿度分析模块流程图；
图6为本发明的病害检测模块流程图；
图7为本发明的生长阶段监测模块流程图；
图8为本发明的营养分析模块流程图；
图9为本发明的产量估计模块流程图；
图10为本发明的综合决策模块流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
实施例一：请参阅图1，一种冬小麦遥感影像自动分析系统包括时间序列分析模块、纹理识别模块、湿度分析模块、病害检测模块、生长阶段监测模块、营养分析模块、产量估计模块、综合决策模块，时间序列分析模块基于多时段遥感影像，采用动态时间弯曲算法对时间序列进行分析，同步影像数据时间点，使用时间序列分析技术挖掘数据的趋势和周期性，通过比较差异时间点的遥感数据，揭示植被变化规律，生成时间序列分析结果；
纹理识别模块基于时间序列分析结果，应用灰度共生矩阵和局部二值模式算法，对遥感影像中的植被纹理进行深度分析，区分差异纹理特征，识别冬小麦的健康状况及其他生长问题，生成纹理识别结果；
湿度分析模块基于纹理识别结果，运用长短期记忆网络对遥感影像中的土壤湿度信息进行分析，识别湿度变化趋势和模式，通过分析影像中的湿度关联特征，预测未来的土壤湿度变化，生成湿度分析结果；
病害检测模块基于湿度分析结果，结合谱聚类和高斯混合模型算法，分析遥感影像中的异常模式，识别潜在发生的病害，通过对多种病害特征的聚类和分类，揭示病害的分布和发展趋势，生成病害检测结果；
生长阶段监测模块基于病害检测结果，运用随机森林分类器，结合遥感影像特征，对冬小麦的生长阶段进行分类，分析各阶段的生长状况，通过对比生长阶段的影像特征，准确评估植被的生长进度，生成生长阶段监测结果；
营养分析模块基于生长阶段监测结果，结合遥感影像与农业气象数据，应用深度学习模型，分析冬小麦的营养状况，识别养分缺乏或过量的区域，通过对比营养状况与生长状况，为农业管理提供指导，生成营养分析结果；
产量估计模块基于营养分析结果，结合遥感影像的光谱特征和图像处理技术，预测冬小麦的产量，通过分析历史产量数据和当前生长情况，估计收获量，生成产量估计结果；
综合决策模块基于时间序列分析结果、纹理识别结果、湿度分析结果、病害检测结果、生长阶段监测结果、营养分析结果、产量估计结果，采用综合评估和决策支持技术，对整体的农业管理策略进行优化，生成综合决策结果。
时间序列分析结果包括同步后的时间点和数据趋势，纹理识别结果具体为差异纹理模式的分类，湿度分析结果包括土壤湿度的时空分布和预测趋势，病害检测结果具体指病害模式的识别和分类，生长阶段监测结果具体为冬小麦各生长阶段的判定，营养分析结果包括营养状况的评估和变化趋势，产量估计结果具体为未来产量的预测值和误差范围，综合决策结果包括针对冬小麦生长的管理建议和策略。
在时间序列分析模块中，系统首先接收多时段遥感影像数据，这些数据通常为高分辨率的多光谱或高光谱影像，格式可能是TIFF或JPEG等。模块采用动态时间弯曲算法，对时间序列数据进行分析。DTW算法通过计算不同时间点的影像数据之间的相似度，同步影像数据时间点，从而对齐时间序列。在此基础上，利用长短期记忆网络（LSTM），对数据趋势和周期性进行深入挖掘。模块通过比较不同时间点的遥感数据，综合分析植被的变化规律，最终生成包含时间点同步后的数据趋势和周期性分析的时间序列分析结果文件便于后续模块的使用。
在纹理识别模块中，基于时间序列分析结果，该模块运用灰度共生矩阵（GLCM）和局部二值模式（LBP）算法来深度分析遥感影像中的植被纹理。GLCM是通过计算图像中像素灰度值的空间相关性来捕捉纹理信息，而LBP则是通过比较每个像素周围的像素与中心像素的相对强度来提取局部纹理特征。两种算法结合使用，能够精确区分不同的纹理特征，并识别出冬小麦的健康状况和其他生长问题。
在湿度分析模块中，基于纹理识别结果，模块采用长短期记忆网络（LSTM）对遥感影像中的土壤湿度信息进行分析。LSTM是一种时间序列数据处理的深度学习模型，能够有效处理和记忆影像数据中时间上的长期依赖关系。模块首先提取与土壤湿度相关的特征，如植被指数和地表温度，然后利用LSTM模型识别湿度变化的趋势和模式。通过分析影像中的湿度关联特征，模块能够预测未来的土壤湿度变化。为农业灌溉和管理提供科学依据。
在病害检测模块中，结合湿度分析结果，该模块运用谱聚类和高斯混合模型（GMM）算法分析遥感影像中的异常模式，从而识别潜在发生的病害。谱聚类通过图论中的邻接矩阵构建数据点之间的关系，有效地将具有相似特征的数据分为一组，而GMM则是一种基于概率的聚类方法，可以处理数据的内在复杂性。两种算法的结合，使得模块能够准确地识别出多种病害特征，并揭示病害的分布和发展趋势，有助于及时采取措施防治病害。
在生长阶段监测模块中，基于病害检测结果，模块运用随机森林分类器结合遥感影像特征，对冬小麦的生长阶段进行分类。随机森林是一种集成学习方法，通过构建多棵决策树并综合分类结果来提高分类的准确性和鲁棒性。模块首先从遥感影像中提取与生长阶段相关的特征，如归一化植被指数（NDVI），然后利用随机森林算法对这些特征进行分类分析，从而准确评估植被的生长进度，便于农业管理和决策。
在营养分析模块中，基于生长阶段监测结果，结合遥感影像与农业气象数据，模块应用深度学习模型分析冬小麦的营养状况。深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），能够有效提取和分析遥感影像中的复杂特征，以识别养分缺乏或过量的区域。模块通过对比营养状况与生长状况，生成了详细的营养分析结果文件，包括营养状况的评估和变化趋势，为农业施肥和管理提供科学依据。
在产量估计模块中，基于营养分析结果，结合遥感影像的光谱特征和图像处理技术，模块预测冬小麦的产量。利用机器学习算法，如支持向量机（SVM）或神经网络，结合遥感影像中的特征，如植被指数和纹理信息，进行产量的预测。通过分析历史产量数据和当前生长情况，模块能够估计收获量，并生成包含未来产量预测值和误差范围的产量估计结果文件，通常以图表或数据报告的形式呈现，对农业生产规划和管理具有重要指导意义。
在综合决策模块中，模块综合前述各模块的分析结果，采用综合评估和决策支持技术，对整体的农业管理策略进行优化。综合考虑多个因素，如生长状况、病害风险、营养需求和产量预测，从而制定出最佳的农业管理策略。生成的综合决策结果文件详细记录了针对冬小麦生长的管理建议和策略。包含了具体的管理建议、策略方案以及效果预测。为农业管理者可以更全面地了解冬小麦的整体生长情况和潜在风险，进而做出更加科学合理的决策。
请参阅图2和图3，时间序列分析模块包括时间对齐子模块、时间点分析子模块、序列变化分析子模块，时间对齐子模块基于多时段遥感影像，采用动态时间弯曲算法，使用Python中的dtw库，计算并比较差异时间点影像数据间的距离矩阵，设置时间弯曲窗口和距离度量标准，利用动态规划技术优化时间序列对齐路径，最小化总成本函数，完成时间点的同步，生成时间点对齐数据；
时间点分析子模块基于时间点对齐数据，进行关键时间点的深度分析，使用移动平均和趋势分析技术，通过Python中的pandas库对时间序列数据应用rolling函数进行移动平均处理，平滑短期波动，使用statsmodels库中的线性回归函数OLS，识别和量化时间序列的关键趋势，突出关键时间点的植被状态和变化，生成关键时间点分析结果；
序列变化分析子模块基于关键时间点分析结果，运用自回归模型，使用statsmodels库中的AR函数构建模型，设置滞后阶数参数，通过历史数据点预测未来值，评估冬小麦植被的整体健康状况和生长趋势，通过比较差异时间点的遥感数据，揭示冬小麦植被的变化规律和周期性，生成时间序列分析结果。
在时间对齐子模块中，通过动态时间弯曲（DTW）算法，系统处理多时段遥感影像数据。影像数据以多光谱或高光谱格式存储，如TIFF或JPEG。DTW算法的核心在于计算不同时间点影像数据间的距离矩阵，并通过动态规划技术优化时间序列对齐路径。首先，利用Python的dtw库，系统读取并分析遥感数据，计算每个像素点在不同时间序列上的相似度。动态时间弯曲算法需要设定一个时间弯曲窗口，窗口定义了算法对时间序列的局部弯曲能力，使得算法可以在局部时间范围内寻找最佳的匹配路径。在设置窗口时，系统考虑到冬小麦生长周期的特点，确保时间弯曲在合理的范围内进行。距离度量标准是另一关键因素，系统通常使用欧氏距离或曼哈顿距离作为度量标准。选择合适的距离度量可以更准确地反映不同时间点影像数据间的差异。在计算距离矩阵后，系统使用动态规划技术寻找最小化总成本函数的路径。过程涉及到对大量数据点之间关系的计算，确保时间序列在不同时间点的数据能够准确对齐。通过优化这一路径，子模块能够同步不同时间点的影像数据，从而为后续的分析提供了准确的基础。生成的时间点对齐数据包含了经过时间对齐处理的每个时间点的影像数据。对于理解冬小麦的生长状况和变化至关重要，提供了一个时间上连续且一致的数据基础，使得后续的分析能够在一个统一的时间框架内进行。
在时间点分析子模块中，系统针对时间点对齐数据进行关键时间点的深度分析。使用Python的pandas库，子模块对时间序列数据应用rolling函数进行移动平均处理。移动平均是一种常用的数据平滑技术，通过计算数据的局部平均值来减少短期波动的影响，使得时间序列的主要趋势更加明显。选择合适的窗口大小对于移动平均的效果至关重要，系统根据冬小麦的生长周期和数据的时间分辨率来确定大小。利用statsmodels库中的线性回归函数OLS，识别和量化时间序列的关键趋势。线性回归是一种强大的统计工具，通过拟合一个线性方程到数据点上，来揭示变量间的关系。在这个过程中，系统首先定义一个模型，其中自变量是时间，因变量是对应时间点的遥感数据值。然后，利用最小二乘法计算线性回归方程，从而找到最适合数据的趋势线。通过这种方法，子模块能够突出关键时间点的植被状态和变化，为后续的决策提供重要依据。生成的关键时间点分析结果详细记录了每个关键时间点的植被状态和变化趋势，为冬小麦的生长监测和管理提供了准确的数据支持。
在序列变化分析子模块中，系统运用自回归模型，通过statsmodels库中的AR函数构建模型，分析和预测冬小麦植被的整体健康状况和生长趋势。自回归模型是时间序列分析中的一种基本方法，假设未来的值是历史值的线性组合，加上一个随机扰动项。构建自回归模型时，系统首先确定模型的滞后阶数，模型中包含的历史数据点的数量，根据冬小麦的生长特性和历史数据的可用性来设定参数。一旦模型被构建和训练，它就可以用来预测未来的值。系统使用历史数据点作为输入，预测接下来的时间点的植被状况。通过这种方法，子模块不仅能评估当前的植被健康状况，还能揭示未来的变化趋势。这对于提前预测潜在的问题和制定有效的管理策略至关重要。生成的时间序列分析结果详细展示了冬小麦植被的变化规律和周期性，为制定科学合理的种植和管理策略提供了坚实的数据基础。
假设有一组冬小麦的遥感影像数据，数据包括从播种到收割期间每周的影像。数据以TIFF格式存储，每个影像包含了对应周的冬小麦生长情况。在时间对齐子模块中，系统使用动态时间弯曲算法处理这些数据。例如，计算第一周和第二周数据之间的距离矩阵，设置时间弯曲窗口为5天，使用欧氏距离作为度量标准。通过优化时间序列对齐路径，系统同步了不同周的数据。生成的时间点对齐数据表明，第三周的植被指数比第二周增加了10%，显示出明显的生长趋势。在时间点分析子模块中，系统对这些数据应用了移动平均和线性回归分析。例如，使用一个10天的移动平均窗口平滑数据，然后通过线性回归分析，发现从第四周到第八周，植被指数呈现稳定上升趋势。最后，在序列变化分析子模块中，系统构建了一个自回归模型，滞后阶数设为3，预测了接下来几周的植被状况。预测结果显示，在正常气候条件下，接下来三周内植被指数将继续稳定增长。通过详细分析，农业管理者可以更好地理解冬小麦的生长状况，并据此做出科学的管理决策。
请参阅图2和图4，纹理识别模块包括纹理分析子模块、模式识别子模块、纹理分类子模块，纹理分析子模块基于时间序列分析结果，进行纹理特征提取，采用灰度共生矩阵算法，在Python的skimage.feature.greycomatrix函数中设置距离参数为1个像素，角度参数包括0度、45度、90度和135度，计算影像中每个像素点与其邻近像素点的灰度级关系，获取遥感影像的纹理特征矩阵并进行模式识别和分类分析，生成纹理特征数据；
模式识别子模块基于纹理特征数据，运用局部二值模式算法，使用skimage.feature.local_binary_pattern函数，设置采样点数为8个，半径参数为1，将影像中每个像素与周围像素对比，描述每个像素局部纹理模式的二进制模式，生成局部纹理模式数据；
纹理分类子模块基于局部纹理模式数据，进行纹理分类，应用支持向量机算法，使用Python中scikit-learn.SVC函数，设置径向基核函数，正则化参数C设为1.0，根据局部二值模式数据对冬小麦植被的纹理模式进行分类，区分健康和受损的纹理特征，识别冬小麦植被的健康状况和生长问题，生成纹理识别结果。
在纹理分析子模块中，通过灰度共生矩阵算法进行纹理特征提取，从遥感影像中提取纹理信息。输入的数据是遥感影像，影像为多维数组的形式，每个像素点代表特定的灰度值。使用Python的skimage.feature.greycomatrix函数，设置距离参数为1个像素，角度参数包括0度、45度、90度和135度，通过考虑每个像素与其特定距离和角度的邻近像素之间的灰度级关系，计算共生矩阵。每个角度的选择允许捕获影像在不同方向的纹理特征，而距离参数的设置确保分析邻近像素之间的关系。计算出的共生矩阵反映了像素间的空间关系，揭示了影像的纹理特征。生成的纹理特征矩阵提供了影像纹理的量化描述，对于理解影像的内容和特性至关重要。
在模式识别子模块中，通过局部二值模式算法运用纹理特征数据，进行局部纹理模式的识别。使用skimage.feature.local_binary_pattern函数，采样点数设置为8个，半径参数为1。通过比较每个像素点与其周围像素的灰度值，生成一个二进制模式。模式代表了该像素点周围的纹理信息。在这个过程中，每个像素点与其邻近8个像素点进行比较，形成一个8位的二进制数，代表了该像素点的局部纹理模式。有效地捕获了影像中每个像素点的纹理信息，为后续的纹理分类提供了基础。生成的局部纹理模式数据是对影像纹理特征的进一步细化，为识别和分类提供了更加丰富的信息。
在纹理分类子模块中，通过支持向量机算法进行纹理分类。使用Python中的scikit-learn.SVC函数，设置径向基核函数，正则化参数C设为1.0。利用局部二值模式数据，对冬小麦植被的纹理模式进行分类，区分健康和受损的纹理特征。支持向量机算法在此应用中对纹理特征进行分类，通过找到不同类别之间的最佳分割边界。径向基函数核是处理非线性可分数据的有效手段，使得算法可以在更高维空间中找到数据的最佳分割线。正则化参数C的选择影响了模型对错误分类的容忍度，进而影响分类的准确度。系统能够根据纹理特征将影像中的冬小麦植被分为健康或受损两类，为进一步的分析和决策提供依据。
假设有一组冬小麦遥感影像数据，每个像素点的灰度值在0到255之间。在纹理分析子模块中，使用灰度共生矩阵算法处理影像。例如，对于一个像素点，其在0度、45度、90度和135度方向上1像素距离的邻近像素灰度值分别为100、110、95和105。通过greycomatrix函数，计算这些像素点之间的灰度级关系，得到纹理特征矩阵。在模式识别子模块中，采用局部二值模式算法，对每个像素点及其8个邻居进行比较，生成局部纹理模式数据。例如，如果一个像素点的灰度值是120，其周围8个像素点的灰度值为115, 123, 118, 121, 119,122, 117, 120，则生成的二进制模式为01111011。在纹理分类子模块中，使用支持向量机算法，根据局部二值模式数据，将冬小麦影像分类为健康或受损。最终，系统生成了关于冬小麦健康状况的纹理识别结果，帮助农业专家和决策者识别和解决植被问题。
请参阅图2和图5，湿度分析模块包括湿度识别子模块、湿度变化分析子模块、湿度趋势预测子模块，湿度识别子模块基于纹理识别结果，进行土壤湿度信息的初始识别，采用长短期记忆网络，在构建LSTM模型时，选择50个神经元，使用tanh作为激活函数，捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，输入的纹理特征数据进行初步分析，提取关键湿度信息，生成土壤湿度初步分析数据；
湿度变化分析子模块基于土壤湿度初步分析数据，深度分析湿度变化，增加时间窗口处理，设置时间序列长度为30，滑动窗口大小为5，准确捕捉湿度数据的时间依赖性和变化模式，并进行数据分析，识别影像中的湿度变化趋势，生成湿度变化分析数据；
湿度趋势预测子模块基于湿度变化分析数据，进行土壤湿度趋势预测，再应用LSTM模型，结合历史湿度数据和当前分析结果，设置未来时间步长为5，采用模型的predict方法进行预测，预测遥感影像中未来的土壤湿度变化，生成湿度分析结果。
在湿度识别子模块中，通过长短期记忆网络（LSTM）进行土壤湿度信息的初始识别。LSTM网络是一种特殊的循环神经网络，能够捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，非常适合处理具有时间序列特性的数据。首先，输入的纹理特征数据是基于先前纹理识别结果的多维数组形式，其中每个维度代表不同的纹理特征。在构建LSTM模型时，选择50个神经元，使用tanh作为激活函数。tanh激活函数能够将数据的值范围压缩到-1到1之间，有助于控制梯度消失问题，提高模型的稳定性和训练效率。模型接收处理过的纹理特征数据，通过隐藏层中的神经元捕捉数据中的长期依赖关系。通过对时间序列数据的分析，提取关键湿度信息。生成的土壤湿度初步分析数据为后续的深度分析和趋势预测提供基础，包含了土壤湿度的关键指标，如湿度水平和变化趋势。
在湿度变化分析子模块中，基于土壤湿度初步分析数据，进行深度分析湿度变化。为了准确捕捉湿度数据的时间依赖性和变化模式，引入时间窗口处理方法，设置时间序列长度为30，滑动窗口大小为5。通过考虑一定时间范围内的数据，分析湿度变化的动态特征。时间窗口的大小决定了分析的粒度，较小的窗口能更灵敏地捕捉到快速变化，而较长的时间序列则有助于理解更长期的趋势。综合考虑过去一段时间内的湿度数据，识别出影像中的湿度变化趋势，生成的湿度变化分析数据包含了湿度的历史变化模式和当前状态，对于理解土壤湿度的动态变化至关重要。
在湿度趋势预测子模块中，基于湿度变化分析数据，进行土壤湿度趋势预测。再次应用LSTM模型，结合历史湿度数据和当前分析结果，为了预测未来的土壤湿度变化，设置未来时间步长为5。通过模型的predict方法进行预测，此模型利用先前训练的LSTM网络，根据当前的湿度变化分析数据和历史数据，预测未来一段时间内土壤湿度的变化趋势。预测的准确性不仅取决于模型的结构和训练质量，还受到输入数据的质量和代表性的影响。生成的湿度分析结果揭示了未来一段时间内土壤湿度的可能走势，对于农业规划、灌溉管理等具有重要的实际应用价值。
假设有一组冬小麦遥感影像数据，经过纹理识别模块处理后，得到的纹理特征数据包含每个像素点的多维特征值，如纹理均匀性、对比度等。在湿度识别子模块中，输入纹理特征数据到LSTM模型，例如，一个特定像素点的纹理特征数据为[0.65, 0.70, 0.75]，代表不同纹理参数。通过LSTM网络分析这些数据，提取出反映土壤湿度的关键信息。在湿度变化分析子模块中，考虑连续30天的数据，分析这段时间内土壤湿度的变化模式。例如，过去30天的湿度数据显示了从干燥到湿润的渐变趋势。在湿度趋势预测子模块中，基于分析结果，预测接下来5天的土壤湿度趋势。假设模型预测未来5天的湿度趋势为逐渐增加，直接指导农业灌溉和作物管理决策，帮助提高农作物的产量和质量。
请参阅图2和图6，病害检测模块包括模式分析子模块、病害分类子模块、病害趋势分析子模块，模式分析子模块基于湿度分析结果，对遥感影像中的异常模式进行分析，采用谱聚类算法，通过scikit-learn.cluster.SpectralClusterin，选择适当数量的簇进行聚类，并分析数据，识别潜在指示病害发生的湿度异常模式，生成异常模式分析数据；
病害分类子模块基于异常模式分析数据，利用高斯混合模型算法进行病害分类，通过scikit-learn.mixture.GaussianMixture进行操作，选择与病害类型相对应的组件数量，将差异病害特征进行聚类和分类，区分病害特征，生成病害分类数据；
病害趋势分析子模块基于病害分类数据，进行病害趋势分析，使用时间序列分析方法，评估多个时间点的病害分类结果，揭示病害的发展趋势和分布情况，预测病害的发展方向和潜在影响区域，生成病害检测结果。
在模式分析子模块中，通过谱聚类算法对遥感影像中的异常模式进行分析。谱聚类算法是一种基于图论的聚类方法，能有效地识别数据中的结构特征，尤其适用于探索复杂数据集中的潜在模式。该子模块的输入数据是基于湿度分析结果的多维特征数据，其中每个特征向量代表影像中一个区域的湿度信息。使用scikit-learn.cluster.SpectralClustering函数进行操作，首先需要选择适当数量的簇来进行聚类。簇的数量是基于数据的分布和预期的分类数量来确定的。谱聚类算法首先构建一个相似度矩阵，将数据点转换为图的节点，并计算节点间的相似度。然后，算法使用特征分解方法提取图的主要特征向量，并在这些向量的基础上进行K-means聚类，从而识别数据中的主要模式。谱聚类算法帮助识别出遥感影像中指示病害发生的湿度异常模式。生成的异常模式分析数据为后续病害分类和趋势分析提供了基础，包含了与病害发生相关的关键湿度模式。
在病害分类子模块中，通过高斯混合模型算法进行病害分类。高斯混合模型（GMM）是一种概率模型，假设数据由多个高斯分布的混合组成，适用于揭示数据中的潜在子群体。使用scikit-learn.mixture.GaussianMixture进行操作，首先需要选择与病害类型相对应的组件数量，基于对病害种类的先验知识和数据探索。GMM算法通过最大化期望算法（EM）估计数据中各高斯分布的参数，包括均值、方差和混合系数。算法能够将具有不同病害特征的数据点分配到不同的高斯分布中，实现病害特征的分类。生成的病害分类数据包含了影像中每个区域所属的病害类别，为病害的准确诊断和治理提供了关键信息。
在病害趋势分析子模块中，基于病害分类数据，使用时间序列分析方法进行病害趋势分析。这一步骤旨在评估多个时间点的病害分类结果，从而揭示病害的发展趋势和分布情况。时间序列分析方法通过分析数据在时间维度上的变化规律，揭示病害的动态变化特征。在这个过程中，首先整合不同时间点的病害分类数据，然后通过统计方法分析数据随时间的变化模式。通过这种方式，可以识别出病害的发展趋势，如病害的蔓延速度和影响范围的扩大。此外，还可以预测病害的发展方向和潜在影响区域。生成的病害检测结果为制定有效的病害防控策略提供了重要依据。
假设有一系列时序的冬小麦遥感影像数据，通过湿度分析得到的多维特征数据反映了不同时间点的土壤湿度情况。在模式分析子模块中，输入这些数据到谱聚类算法，例如，选择了四个簇进行聚类，以探索数据中湿度异常模式。经过聚类分析后，识别出特定区域显示出与众不同的湿度模式，暗示着病害的发生。在病害分类子模块中，使用高斯混合模型对这些异常模式进行分类，假设根据病害的类型确定了三个高斯分布组件。分类结果显示某些区域的湿度模式与特定类型的病害高度相关。在病害趋势分析子模块中，结合多个时间点的分类数据，通过时间序列分析揭示了病害的发展趋势，发现某些区域的病害正逐渐蔓延。分析结果对于及时发现和控制农作物病害，保障农业生产安全具有重要意义。
请参阅图2和图7，生长阶段监测模块包括生长状态分析子模块、阶段分类子模块、生长趋势监测子模块，生长状态分析子模块基于病害检测结果，分析冬小麦的生长状态，通过随机森林分类器，选择决策树数量为100，深度为10，分析影像特征，包括色彩、纹理和形状，利用scikit-learn.ensemble.RandomForestClassifier进行，判定植被当前的生长状态，生成生长状态分析数据；
阶段分类子模块基于生长状态分析数据，再使用随机森林分类器，区分冬小麦的各生长阶段，包括萌发期、拔节期和成熟期，分析影像特征变化，揭示每个阶段的特定生长状况，生成生长阶段分类数据；
生长趋势监测子模块基于生长阶段分类数据，进行生长趋势的监测，采用时间序列分析方法，评估每个生长阶段的持续时间和顺序，准确评估冬小麦整体生长进度和发展趋势，生成生长阶段监测结果。
在生长状态分析子模块中，通过随机森林分类器分析冬小麦的生长状态。随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并汇总它们的预测结果来提高预测的准确性和鲁棒性。输入数据是基于病害检测结果的多维特征数据，包括色彩、纹理和形状等影像特征，数据从遥感影像中提取的。在使用scikit-learn.ensemble.RandomForestClassifier进行操作时，首先确定决策树的数量为100，深度为10，参数直接影响模型的性能和过拟合的风险。随机森林的每个决策树都是在数据集的随机子集上训练得到的，可以确保模型的泛化能力。在训练过程中，每棵树会尝试找出最佳的方式，根据影像特征来判定植被的当前生长状态。生成的生长状态分析数据为后续的生长阶段分类提供了基础，详细描述了冬小麦当前的生长状况，对于理解作物的健康状况和成长进度至关重要。
在阶段分类子模块中，再次使用随机森林分类器来区分冬小麦的各生长阶段。基于生长状态分析数据，旨在将冬小麦的生长周期划分为萌发期、拔节期和成熟期等不同阶段。影像特征的变化能揭示每个阶段的特定生长状况，如植被的颜色和形态变化。通过分析变化，随机森林分类器能够将每一块植被区域分类到对应的生长阶段。通过考虑影像中的多种特征及其组合关系，提高了分类的准确性和可靠性。生成的生长阶段分类数据详细描述了冬小麦在不同区域的生长阶段，这对于指导农业生产活动，如灌溉和施肥计划，具有重要价值。
在生长趋势监测子模块中，基于生长阶段分类数据，进行生长趋势的监测。采用时间序列分析方法，旨在评估每个生长阶段的持续时间和顺序，从而准确评估冬小麦整体的生长进度和发展趋势。通过分析不同时间点的生长阶段分类数据，可以观察到作物生长的动态变化。时间序列分析揭示植被生长的规律性和可能的异常情况，比如生长延缓或加速。生成的生长阶段监测结果为农业管理者提供了关于冬小麦生长进度的重要信息，有助于优化农作物的管理和收成预测。
考虑一组冬小麦遥感影像数据，经过病害检测得到的多维特征数据包括不同时间点的色彩、纹理和形状信息。在生长状态分析子模块中，输入数据到随机森林分类器，例如，一个特定区域的影像特征显示了植被颜色的变化和纹理模式的异常。通过随机森林分析，判定该区域植被处于拔节期。在阶段分类子模块中，使用生长状态分析数据，随机森林分类器进一步确认了整个影像中不同区域的生长阶段。最后，在生长趋势监测子模块中，通过时间序列分析方法评估了这些区域在不同时间点的生长阶段变化，揭示了整个农田冬小麦的生长趋势，如某些区域的成熟期提前到来。对于决定收割时间和评估可能的产量损失具有重要意义。
请参阅图2和图8，营养分析模块包括营养状态评估子模块、营养变化分析子模块、营养状况预测子模块，营养状态评估子模块基于生长阶段监测结果，结合遥感影像与农业气象数据，进行营养状态评估，通过深度学习模型，使用Python的TensorFlow和Keras库构建CNN，通过添加多个Conv2D和MaxPooling2D层提取影像特征，分析影像中的颜色和纹理特征，评估冬小麦的营养状况，识别营养缺乏或过量区域，生成营养状态评估数据；
营养变化分析子模块基于营养状态评估数据，分析营养变化，再次利用营养状态评估子模块中的深度学习模型，结合历史营养数据和当前评估结果，对冬小麦的营养状况动态变化进行深度分析，识别影响冬小麦生长的关键营养因素，生成营养变化分析数据；
营养状况预测子模块基于营养变化分析数据，进行未来营养状况的预测，采用卷积神经网络，通过设定未来时间步长和参数，预测冬小麦未来营养状况，提供精确的营养调整建议，生成营养分析结果。
在营养状态评估子模块中，通过深度学习模型，特别是卷积神经网络（CNN），进行冬小麦的营养状态评估。CNN是深度学习中一种强大的模型，特别适合于处理图像数据。输入数据是结合遥感影像与农业气象数据，数据以多维数组的形式表示，其中每个数组元素对应于影像的一个像素点，包含了像素的色彩和纹理信息。在使用Python的TensorFlow和Keras库构建CNN时，首先定义模型的结构，包括添加多个Conv2D层和MaxPooling2D层。Conv2D层用于提取影像中的空间特征，如边缘和纹理，而MaxPooling2D层则用于降低特征的维度，从而减少计算量并提高模型的泛化能力。在这个过程中，模型通过分析影像中的颜色和纹理特征，评估冬小麦的营养状况，如识别营养缺乏或过量的区域。生成的营养状态评估数据包含了冬小麦每个区域的营养水平，对于制定精确的施肥计划和改善作物生长条件至关重要。
在营养变化分析子模块中，基于营养状态评估数据，使用同一深度学习模型分析营养变化。结合历史营养数据和当前评估结果，对冬小麦的营养状况动态变化进行深度分析。着重于识别影响冬小麦生长的关键营养因素，如氮、磷、钾等微量元素的变化趋势。通过这种方式，不仅能识别当前的营养状态，还能揭示营养状况随时间的变化模式。生成的营养变化分析数据详细描述了冬小麦营养状况的时间序列变化，为农业专家提供了关键的决策支持信息，帮助优化农作物的管理和提高作物产量。
在营养状况预测子模块中，基于营养变化分析数据，进行未来营养状况的预测。继续采用卷积神经网络，并通过设定未来的时间步长和参数，预测冬小麦未来的营养状况。考虑了农作物生长的历史趋势和当前的营养状态，使用模型来估计未来的营养需求和出现的缺乏情况。生成的营养分析结果不仅为农民提供了精确的营养调整建议，有助于实现更可持续和环境友好的农业实践。
假设有一组结合遥感影像和农业气象数据的冬小麦生长数据。在营养状态评估子模块中，输入数据到CNN模型，例如，通过分析特定区域的影像数据，模型识别出该区域存在氮素缺乏的迹象。在营养变化分析子模块中，结合过去几个季节的营养数据，CNN模型分析出这一区域氮素缺乏的趋势。最后，在营养状况预测子模块中，模型预测了未来几个月内该区域持续存在的氮素缺乏问题，并提出了相应的营养调整建议，如增加氮肥的施用量。对于优化农作物的营养管理和提高产量具有极大的价值。
请参阅图2和图9，产量估计模块包括光谱分析子模块、图像处理子模块、产量预测子模块，光谱分析子模块基于营养分析结果，进行遥感影像的光谱分析，分析影像中差异波长的光谱反射率，量化影像的绿色植被指数和叶绿素含量，确定冬小麦的生长健康状况和生物量，生成光谱分析数据；
图像处理子模块基于光谱分析数据，应用图像处理技术，进行影像分析，应用边缘检测和纹理分析，分析影像的局部特征和整体模式，提取植被覆盖度和密度的关键信息，生成图像处理分析数据；
产量预测子模块基于图像处理分析数据，结合历史产量数据和当前生长情况，采用机器学习模型进行产量预测，分析历史数据模式和当前生长指标，预测冬小麦的最终产量，生成产量估计结果。
在光谱分析子模块中，通过分析遥感影像的光谱反射率进行冬小麦的生长健康状况和生物量的评估。通过分析不同波长的光谱反射率来获取作物的生长信息。首先，输入的数据是基于营养分析结果的遥感影像，影像包含了不同波长的光谱反射率信息。在进行光谱分析时，首先量化影像的绿色植被指数（NDVI）和叶绿素含量，这两个指标是评估植被健康和生物量的关键参数。NDVI是通过计算影像中红光和近红外光反射率的差异来得出的，能够反映植被的密度和健康状况。叶绿素含量的评估则通过分析特定波长的光谱吸收特性来进行。通过分析，可以确定冬小麦的生长健康状况和生物量，生成的光谱分析数据为后续的图像处理和产量预测提供了基础。
在图像处理子模块中，基于光谱分析数据，应用图像处理技术进行影像的进一步分析。步骤使用边缘检测和纹理分析等图像处理技术，提取影像中的局部特征和整体模式。例如，边缘检测技术用于识别影像中植被和非植被区域的边界，而纹理分析则用于评估植被区域的均匀性和密度。可以提取出植被覆盖度和密度的关键信息，对于评估作物的生长状况和预测产量至关重要。生成的图像处理分析数据包含了冬小麦植被的详细空间分布信息，为产量预测提供了精确的基础数据。
在产量预测子模块中，基于图像处理分析数据，结合历史产量数据和当前生长情况，使用机器学习模型进行产量预测。通过分析历史数据模式和当前的生长指标，预测冬小麦的最终产量。机器学习模型，如随机森林或支持向量机等，可以有效地处理大量的历史数据和复杂的影像特征，为产量预测提供准确的模型。模型通过训练历史数据来学习产量与各种生长指标之间的关系，并应用这些知识来预测当前季节的产量。生成的产量估计结果为农业生产管理和市场供应计划提供了重要的决策支持。
考虑一组包含了不同波长光谱反射率的冬小麦遥感影像数据。在光谱分析子模块中，数据被用于计算NDVI和叶绿素含量，例如，一个特定区域的NDVI值为0.6，表明该区域具有较高的植被密度。在图像处理子模块中，应用边缘检测技术识别出该区域的植被边界，并通过纹理分析评估植被的均匀性。最后，在产量预测子模块中，结合历史产量数据和当前的图像处理分析结果，预测该区域的冬小麦产量，例如，模型预测该区域的产量比上一年增加了10%。预测结果有助于农民和农业企业更好地规划收割时间和市场供应。
请参阅图2和图10，综合决策模块包括数据融合子模块、决策分析子模块、建议生成子模块，数据融合子模块基于时间序列分析结果、纹理识别结果、湿度分析结果、病害检测结果、生长阶段监测结果、营养分析结果、产量估计结果，进行数据融合，采用主成分分析和多元线性回归技术，将数据源整合成一个全面的数据集，生成综合数据集；
决策分析子模块基于综合数据集，采用聚类分析和关联规则挖掘方法，对整合后的数据进行深度分析，识别关键的农业生长趋势和潜在问题，为优化农业管理策略提供决策支持，生成决策分析记录；
建议生成子模块基于决策分析记录，制定冬小麦种植的综合管理决策，采用决策树和支持向量机，数据进行细化处理，分析灌溉、施肥、病虫害防治和收割时间关键农业活动的最优时机，评估差异条件下的作物生长模式和产量结果，生成综合决策结果。
在数据融合子模块中，通过主成分分析（PCA）和多元线性回归技术进行各种农业数据的综合融合。旨在将时间序列分析结果、纹理识别结果、湿度分析结果、病害检测结果、生长阶段监测结果、营养分析结果和产量估计结果整合成一个全面的数据集。数据来源是多样的，包括遥感影像数据、气象数据和地面监测数据，以多维数组的形式存在。首先，使用主成分分析来减少数据的维度，同时保留最重要的信息。PCA通过提取数据中的主要特征向量，帮助降低数据的复杂性。接着，利用多元线性回归技术将处理过的数据融合到一起，构建一个全面的数据集。综合数据集能够提供更全面和精确的视角来观察和分析农作物的生长状况，是进行深度分析和决策支持的基础。
在决策分析子模块中，基于综合数据集，采用聚类分析和关联规则挖掘方法进行深度分析。聚类分析能够揭示数据中的自然分组，帮助识别不同的农业生长趋势和潜在问题，如某些区域的生长状况比其他区域差。关联规则挖掘则用于发现各种农业数据特征之间的潜在关系，例如，特定的气候条件如何影响病害的发生。通过这种深入的数据探索，可以揭示影响农作物生长的关键因素和潜在风险。生成的决策分析记录包含了对农业生长趋势和潜在问题的全面分析，为制定优化的农业管理策略提供了决策支持。
在建议生成子模块中，基于决策分析记录，制定冬小麦种植的综合管理决策。采用决策树和支持向量机（SVM）算法，对数据进行更细化的处理。决策树用于评估不同农业活动如灌溉、施肥、病虫害防治和收割时间的最优时机，而SVM用于评估不同条件下的作物生长模式和产量结果。可以生成针对特定条件和需求的综合管理建议，如在何时进行灌溉和施肥以及如何应对潜在的病虫害问题。综合决策结果旨在优化冬小麦的整体种植管理，提高产量和品质，同时降低风险和成本。
假设有一组包含了遥感影像、气象数据和地面监测数据的冬小麦种植数据。在数据融合子模块中，通过PCA和多元线性回归技术，将数据整合成一个全面的数据集。例如，数据集中包括了不同区域的NDVI值、土壤湿度、病害发生率和生长阶段信息。在决策分析子模块中，聚类分析揭示了某些区域受到重度病害影响的趋势，而关联规则挖掘发现病害与特定气候条件的关联。最后，在建议生成子模块中，根据分析结果，制定了一系列的农业管理建议，如在特定气候条件下增加病虫害防治措施，并调整灌溉和施肥计划。综合决策结果能够帮助农民和农业企业提高作物的生长效率和产量，同时降低病虫害的风险。
以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作其他形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其他领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。
Claims (9)
1.一种冬小麦遥感影像自动分析系统，其特征在于：所述冬小麦遥感影像自动分析系统包括时间序列分析模块、纹理识别模块、湿度分析模块、病害检测模块、生长阶段监测模块、营养分析模块、产量估计模块、综合决策模块，所述时间序列分析模块基于多时段遥感影像，采用动态时间弯曲算法对时间序列进行分析，同步影像数据时间点，使用时间序列分析技术挖掘数据的趋势和周期性，通过比较差异时间点的遥感数据，揭示植被变化规律，生成时间序列分析结果；
所述纹理识别模块基于时间序列分析结果，应用灰度共生矩阵和局部二值模式算法，对遥感影像中的植被纹理进行深度分析，区分差异纹理特征，识别冬小麦的健康状况及其他生长问题，生成纹理识别结果；
所述湿度分析模块基于纹理识别结果，运用长短期记忆网络对遥感影像中的土壤湿度信息进行分析，识别湿度变化趋势和模式，通过分析影像中的湿度关联特征，预测未来的土壤湿度变化，生成湿度分析结果；
所述病害检测模块基于湿度分析结果，结合谱聚类和高斯混合模型算法，分析遥感影像中的异常模式，识别潜在发生的病害，通过对多种病害特征的聚类和分类，揭示病害的分布和发展趋势，生成病害检测结果；
所述生长阶段监测模块基于病害检测结果，运用随机森林分类器，结合遥感影像特征，对冬小麦的生长阶段进行分类，分析各阶段的生长状况，通过对比生长阶段的影像特征，准确评估植被的生长进度，生成生长阶段监测结果；
所述营养分析模块基于生长阶段监测结果，结合遥感影像与农业气象数据，应用深度学习模型，分析冬小麦的营养状况，识别养分缺乏或过量的区域，通过对比营养状况与生长状况，为农业管理提供指导，生成营养分析结果；
所述产量估计模块基于营养分析结果，结合遥感影像的光谱特征和图像处理技术，预测冬小麦的产量，通过分析历史产量数据和当前生长情况，估计收获量，生成产量估计结果；
所述综合决策模块基于时间序列分析结果、纹理识别结果、湿度分析结果、病害检测结果、生长阶段监测结果、营养分析结果、产量估计结果，采用综合评估和决策支持技术，对整体的农业管理策略进行优化，生成综合决策结果；
所述时间序列分析结果包括同步后的时间点和数据趋势，所述纹理识别结果具体为差异纹理模式的分类，所述湿度分析结果包括土壤湿度的时空分布和预测趋势，所述病害检测结果具体指病害模式的识别和分类，所述生长阶段监测结果具体为冬小麦各生长阶段的判定，所述营养分析结果包括营养状况的评估和变化趋势，所述产量估计结果具体为未来产量的预测值和误差范围，所述综合决策结果包括针对冬小麦生长的管理建议和策略。
2.根据权利要求1所述的冬小麦遥感影像自动分析系统，其特征在于：所述时间序列分析模块包括时间对齐子模块、时间点分析子模块、序列变化分析子模块，所述时间对齐子模块基于多时段遥感影像，采用动态时间弯曲算法，使用Python中的dtw库，计算并比较差异时间点影像数据间的距离矩阵，设置时间弯曲窗口和距离度量标准，利用动态规划技术优化时间序列对齐路径，最小化总成本函数，完成时间点的同步，生成时间点对齐数据；
所述时间点分析子模块基于时间点对齐数据，进行关键时间点的深度分析，使用移动平均和趋势分析技术，通过Python中的pandas库对时间序列数据应用rolling函数进行移动平均处理，平滑短期波动，使用statsmodels库中的线性回归函数OLS，识别和量化时间序列的关键趋势，突出关键时间点的植被状态和变化，生成关键时间点分析结果；
所述序列变化分析子模块基于关键时间点分析结果，运用自回归模型，使用statsmodels库中的AR函数构建模型，设置滞后阶数参数，通过历史数据点预测未来值，评估冬小麦植被的整体健康状况和生长趋势，通过比较差异时间点的遥感数据，揭示冬小麦植被的变化规律和周期性，生成时间序列分析结果。
3.根据权利要求1所述的冬小麦遥感影像自动分析系统，其特征在于：所述纹理识别模块包括纹理分析子模块、模式识别子模块、纹理分类子模块，所述纹理分析子模块基于时间序列分析结果，进行纹理特征提取，采用灰度共生矩阵算法，在Python的skimage.feature.greycomatrix函数中设置距离参数为1个像素，角度参数包括0度、45度、90度和135度，计算影像中每个像素点与其邻近像素点的灰度级关系，获取遥感影像的纹理特征矩阵并进行模式识别和分类分析，生成纹理特征数据；
所述模式识别子模块基于纹理特征数据，运用局部二值模式算法，使用skimage.feature.local_binary_pattern函数，设置采样点数为8个，半径参数为1，将影像中每个像素与周围像素对比，描述每个像素局部纹理模式的二进制模式，生成局部纹理模式数据；
所述纹理分类子模块基于局部纹理模式数据，进行纹理分类，应用支持向量机算法，使用Python中scikit-learn.SVC函数，设置径向基核函数，正则化参数C设为1.0，根据局部二值模式数据对冬小麦植被的纹理模式进行分类，区分健康和受损的纹理特征，识别冬小麦植被的健康状况和生长问题，生成纹理识别结果。
4.根据权利要求1所述的冬小麦遥感影像自动分析系统，其特征在于：所述湿度分析模块包括湿度识别子模块、湿度变化分析子模块、湿度趋势预测子模块，所述湿度识别子模块基于纹理识别结果，进行土壤湿度信息的初始识别，采用长短期记忆网络，在构建LSTM模型时，选择50个神经元，使用tanh作为激活函数，捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，输入的纹理特征数据进行初步分析，提取关键湿度信息，生成土壤湿度初步分析数据；
所述湿度变化分析子模块基于土壤湿度初步分析数据，深度分析湿度变化，增加时间窗口处理，设置时间序列长度为30，滑动窗口大小为5，准确捕捉湿度数据的时间依赖性和变化模式，并进行数据分析，识别影像中的湿度变化趋势，生成湿度变化分析数据；
所述湿度趋势预测子模块基于湿度变化分析数据，进行土壤湿度趋势预测，再应用LSTM模型，结合历史湿度数据和当前分析结果，设置未来时间步长为5，采用模型的predict方法进行预测，预测遥感影像中未来的土壤湿度变化，生成湿度分析结果。
5.根据权利要求1所述的冬小麦遥感影像自动分析系统，其特征在于：所述病害检测模块包括模式分析子模块、病害分类子模块、病害趋势分析子模块，所述模式分析子模块基于湿度分析结果，对遥感影像中的异常模式进行分析，采用谱聚类算法，通过scikit-learn.cluster.SpectralClusterin，选择适当数量的簇进行聚类，并分析数据，识别潜在指示病害发生的湿度异常模式，生成异常模式分析数据；
所述病害分类子模块基于异常模式分析数据，利用高斯混合模型算法进行病害分类，通过scikit-learn.mixture.GaussianMixture进行操作，选择与病害类型相对应的组件数量，将差异病害特征进行聚类和分类，区分病害特征，生成病害分类数据；
所述病害趋势分析子模块基于病害分类数据，进行病害趋势分析，使用时间序列分析方法，评估多个时间点的病害分类结果，揭示病害的发展趋势和分布情况，预测病害的发展方向和潜在影响区域，生成病害检测结果。
6.根据权利要求1所述的冬小麦遥感影像自动分析系统，其特征在于：所述生长阶段监测模块包括生长状态分析子模块、阶段分类子模块、生长趋势监测子模块，所述生长状态分析子模块基于病害检测结果，分析冬小麦的生长状态，通过随机森林分类器，选择决策树数量为100，深度为10，分析影像特征，包括色彩、纹理和形状，利用scikit-learn.ensemble.RandomForestClassifier进行，判定植被当前的生长状态，生成生长状态分析数据；
所述阶段分类子模块基于生长状态分析数据，再使用随机森林分类器，区分冬小麦的各生长阶段，包括萌发期、拔节期和成熟期，分析影像特征变化，揭示每个阶段的特定生长状况，生成生长阶段分类数据；
所述生长趋势监测子模块基于生长阶段分类数据，进行生长趋势的监测，采用时间序列分析方法，评估每个生长阶段的持续时间和顺序，准确评估冬小麦整体生长进度和发展趋势，生成生长阶段监测结果。
7.根据权利要求1所述的冬小麦遥感影像自动分析系统，其特征在于：所述营养分析模块包括营养状态评估子模块、营养变化分析子模块、营养状况预测子模块，所述营养状态评估子模块基于生长阶段监测结果，结合遥感影像与农业气象数据，进行营养状态评估，通过深度学习模型，使用Python的TensorFlow和Keras库构建CNN，通过添加多个Conv2D和MaxPooling2D层提取影像特征，分析影像中的颜色和纹理特征，评估冬小麦的营养状况，识别营养缺乏或过量区域，生成营养状态评估数据；
所述营养变化分析子模块基于营养状态评估数据，分析营养变化，再次利用营养状态评估子模块中的深度学习模型，结合历史营养数据和当前评估结果，对冬小麦的营养状况动态变化进行深度分析，识别影响冬小麦生长的关键营养因素，生成营养变化分析数据；
所述营养状况预测子模块基于营养变化分析数据，进行未来营养状况的预测，采用卷积神经网络，通过设定未来时间步长和参数，预测冬小麦未来营养状况，提供精确的营养调整建议，生成营养分析结果。
8.根据权利要求1所述的冬小麦遥感影像自动分析系统，其特征在于：所述产量估计模块包括光谱分析子模块、图像处理子模块、产量预测子模块，所述光谱分析子模块基于营养分析结果，进行遥感影像的光谱分析，分析影像中差异波长的光谱反射率，量化影像的绿色植被指数和叶绿素含量，确定冬小麦的生长健康状况和生物量，生成光谱分析数据；
所述图像处理子模块基于光谱分析数据，应用图像处理技术，进行影像分析，应用边缘检测和纹理分析，分析影像的局部特征和整体模式，提取植被覆盖度和密度的关键信息，生成图像处理分析数据；
所述产量预测子模块基于图像处理分析数据，结合历史产量数据和当前生长情况，采用机器学习模型进行产量预测，分析历史数据模式和当前生长指标，预测冬小麦的最终产量，生成产量估计结果。
9.根据权利要求1所述的冬小麦遥感影像自动分析系统，其特征在于：所述综合决策模块包括数据融合子模块、决策分析子模块、建议生成子模块，所述数据融合子模块基于时间序列分析结果、纹理识别结果、湿度分析结果、病害检测结果、生长阶段监测结果、营养分析结果、产量估计结果，进行数据融合，采用主成分分析和多元线性回归技术，将数据源整合成一个全面的数据集，生成综合数据集；
所述决策分析子模块基于综合数据集，采用聚类分析和关联规则挖掘方法，对整合后的数据进行深度分析，识别关键的农业生长趋势和潜在问题，为优化农业管理策略提供决策支持，生成决策分析记录；
所述建议生成子模块基于决策分析记录，制定冬小麦种植的综合管理决策，采用决策树和支持向量机，数据进行细化处理，分析灌溉、施肥、病虫害防治和收割时间关键农业活动的最优时机，评估差异条件下的作物生长模式和产量结果，生成综合决策结果。
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Non-Patent Citations (5)
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Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN117853947A (zh) | 2024-04-09 |
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Legal Events
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