一種基于融合遙感指數(shù)的灌漿期水稻絕收提取方法 技術(shù)領(lǐng)域 [0001] 本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)災(zāi)害遙感監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及灌漿期水稻絕收面積提取方法。 背景技術(shù) [0002] 水稻生長過程中需要足夠的水熱條件，受干旱氣候影響，在水稻灌漿期易發(fā)生絕收現(xiàn)象，尤其在華中等水稻大規(guī)模種植區(qū)域。水稻絕收主要表現(xiàn)為水稻灌漿期受高溫少雨天氣影響，水稻畝產(chǎn)降低，甚至顆粒無收情況。水稻絕收面積監(jiān)測對于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理、農(nóng)業(yè)災(zāi)害保險(xiǎn)、國家糧食安全等具有重要意義。 [0003] 傳統(tǒng)水稻絕收面積監(jiān)測多采用人工實(shí)地調(diào)查等方式，近年來隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，使得基于衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的作物監(jiān)測成為可能。遙感通過遠(yuǎn)距離探測地表光譜信息，能夠有效識別作物生長狀況及生長環(huán)境。水稻灌漿期天氣高溫少雨會(huì)導(dǎo)致土壤含水量低，進(jìn)而導(dǎo)致水稻生長相較于同期其他水稻的冠層和光譜特征發(fā)生較大的變化，這也為大面積灌漿期水稻絕收遙感監(jiān)測提供了可能。 [0004] 當(dāng)前對于水稻種植信息提取的研究較多，但是對于干旱條件下水稻絕收情況的研究相對較少，現(xiàn)有研究中作物長勢多采用葉面積指數(shù)進(jìn)行分析，但是難以利用單一指數(shù)完成水稻絕收信息提取。 發(fā)明內(nèi)容 [0005] 針對現(xiàn)有技術(shù)對于水稻絕收遙感監(jiān)測的技術(shù)空缺，本發(fā)明提供一種融合多種遙感指數(shù)的灌漿期水稻絕收提取方法。 [0006] 一種基于融合遙感指數(shù)的灌漿期水稻絕收提取方法，構(gòu)建灌漿期水稻絕收提取模型，通過該模型實(shí)現(xiàn)遙感影像的灌漿期水稻絕收提取，模型構(gòu)建包括以下步驟： [0007] 步驟1，獲取研究區(qū)域內(nèi)發(fā)生灌漿期水稻絕收的Sentinel?2多光譜遙感影像并進(jìn)行預(yù)處理，預(yù)處理包括輻射定標(biāo)、大氣校正、正射校正、幾何配準(zhǔn)、鑲嵌、裁剪； [0008] 步驟2，計(jì)算Sentinel?2多光譜遙感影像的NDVI、LSWI、GVMI、CIr植被指數(shù)； [0009] 其中， ，是歸一化植被指數(shù)，用于區(qū)分植被與非植被， 其中 為近紅外波段的地表反射率， 為紅外波段的地表反射率； [0010] ，是植被水分含量指數(shù)，用于識別植被干旱區(qū)域，以 區(qū)分絕收水稻與非絕收水稻，其中 為近紅外波段的地表反射率， 為短波紅外波段的地表反射率； [0011] ，是全球植被水分指數(shù)，用于進(jìn)一 步識別受干旱影像的絕收水稻，其中 為近紅外波段的地表反射率， 為短波紅外波段的地表反射率； [0012] ，是葉綠素紅邊指數(shù)，用于進(jìn)一步區(qū)分水稻和非 水稻區(qū)域， 為紅邊波段1的地表反射率， 為紅邊波段3的地表 反射率； [0013] 步驟3，構(gòu)建決策樹模型，提取灌漿期水稻絕收空間分布信息，決策樹模型經(jīng)過如下判斷： [0014] S1，設(shè)置條件T1＜NDVI＜T0，若條件不滿足，則像元標(biāo)記為其他地物，跳出決策樹模型，若條件滿足，則進(jìn)入S2判斷； [0015] S2，設(shè)置條件LSWI＜T2，若條件不滿足，則進(jìn)入S3判斷，若條件滿足，則判定為非絕收水稻，跳出決策樹模型； [0016] S3，設(shè)置條件GVMI＜T3，若條件不滿足，則進(jìn)入S4判斷；若條件滿足，則判定為非絕收水稻，跳出決策樹模型； [0017] S4，設(shè)置條件T5＜CIr＜T4，若條件滿足，則像元標(biāo)記為絕收水稻；若條件不滿足，則判定為非絕收水稻； [0018] 其中，T0、T1、T2、T3、T4、T5均為經(jīng)驗(yàn)閾值； [0019] 步驟4，對灌漿期水稻絕收空間分布信息進(jìn)行后處理，后處理包括濾波、腐蝕膨脹、耕地矢量掩膜。 [0020] 進(jìn)一步的，T0、T1、T2、T3、T4、T5根據(jù)絕收水稻樣本數(shù)據(jù)正態(tài)分布統(tǒng)計(jì)得到，取值域的95％。 [0021] 進(jìn)一步的，對構(gòu)建好的模型進(jìn)行精度驗(yàn)證和參數(shù)調(diào)整，具體操作為：利用研究區(qū)域灌漿期水稻絕收野外考察樣本與模型提取結(jié)果進(jìn)行對比，計(jì)算混淆矩陣，計(jì)算分類精度，若總體分類精度達(dá)到設(shè)定閾值，則滿足要求；若低于設(shè)定閾值，則調(diào)整模型參數(shù)閾值，直到滿足要求為止。 [0022] 本發(fā)明創(chuàng)造性地提出了采用植被水分指數(shù)區(qū)分絕收水稻與非絕收水稻，通過構(gòu)建表征灌漿期水稻生長狀態(tài)的多種遙感指數(shù)，提出融合多種植被指數(shù)的灌漿期水稻絕收提取決策樹模型，能夠直接基于水稻灌漿期的Sentinel?2多光譜遙感影像提取絕收水稻面積，實(shí)現(xiàn)了大范圍水稻絕收信息高效監(jiān)測，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理、水稻絕收理賠提供準(zhǔn)確的基礎(chǔ)信息。 附圖說明 [0023] 下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對本申請的技術(shù)方案進(jìn)一步說明。 [0024] 圖1是本發(fā)明提出的灌漿期水稻絕收提取模型構(gòu)建示意圖； [0025] 圖2是安徽宣城市宣州區(qū)水稻灌漿期Sentinel?2多光譜遙感影像； [0026] 圖3是圖2的LSWI植被水分含量指數(shù)圖像； [0027] 圖4是決策樹判斷流程圖； [0028] 圖5是圖2的灌漿期絕收水稻初步提取結(jié)果示意圖； [0029] 圖6為局部地區(qū)原始Sentinel?2多光譜遙感影像； [0030] 圖7為圖6對應(yīng)的水稻絕收提取結(jié)果示意圖。 具體實(shí)施方式

1.一種基于融合遙感指數(shù)的灌漿期水稻絕收提取方法，其特征在于，構(gòu)建灌漿期水稻絕收提取模型，通過該模型實(shí)現(xiàn)遙感影像的灌漿期水稻絕收提取，模型構(gòu)建包括以下步驟： 步驟1，獲取研究區(qū)域內(nèi)發(fā)生灌漿期水稻絕收的Sentinel?2多光譜遙感影像并進(jìn)行預(yù)處理，預(yù)處理包括輻射定標(biāo)、大氣校正、正射校正、幾何配準(zhǔn)、鑲嵌、裁剪； 步驟2，計(jì)算Sentinel?2多光譜遙感影像的NDVI、LSWI、GVMI、CIr植被指數(shù)； 其中， ，是歸一化植被指數(shù)，用于區(qū)分植被與非植被，其中 為近紅外波段的地表反射率， 為紅外波段的地表反射率； ，是植被水分含量指數(shù)，用于識別植被干旱區(qū)域，以區(qū)分 絕收水稻與非絕收水稻，其中 為近紅外波段的地表反射率， 為短波紅外波段的地表反射率； ，是全球植被水分指數(shù)，用于進(jìn)一步識 別受干旱影像的絕收水稻，其中 為近紅外波段的地表反射率， 為短波紅外波段的地表反射率； ，是葉綠素紅邊指數(shù)，用于進(jìn)一步區(qū)分水稻和非水稻區(qū) 域， 為紅邊波段1的地表反射率， 為紅邊波段3的地表反射 率； 步驟3，構(gòu)建決策樹模型，提取灌漿期水稻絕收空間分布信息，決策樹模型經(jīng)過如下判斷： S1，設(shè)置條件T1＜NDVI＜T0，若條件不滿足，則像元標(biāo)記為其他地物，跳出決策樹模型，若條件滿足，則進(jìn)入S2判斷； S2，設(shè)置條件LSWI＜T2，若條件不滿足，則進(jìn)入S3判斷，若條件滿足，則判定為非絕收水稻，跳出決策樹模型； S3，設(shè)置條件GVMI＜T3，若條件不滿足，則進(jìn)入S4判斷；若條件滿足，則判定為非絕收水稻，跳出決策樹模型； S4，設(shè)置條件T5＜CIr＜T4，若條件滿足，則像元標(biāo)記為絕收水稻；若條件不滿足，則判定為非絕收水稻； 其中，T0、T1、T2、T3、T4、T5均為經(jīng)驗(yàn)閾值； 步驟4，對灌漿期水稻絕收空間分布信息進(jìn)行后處理，后處理包括濾波、腐蝕膨脹、耕地矢量掩膜。 2.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于融合遙感指數(shù)的灌漿期水稻絕收提取方法，其特征在于，T0、T1、T2、T3、T4、T5根據(jù)絕收水稻樣本數(shù)據(jù)正態(tài)分布統(tǒng)計(jì)得到，取值域的95％。 3.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于融合遙感指數(shù)的灌漿期水稻絕收提取方法，其特征在于，對構(gòu)建好的模型進(jìn)行精度驗(yàn)證和參數(shù)調(diào)整，具體操作為：利用研究區(qū)域灌漿期水稻絕收野外考察樣本與模型提取結(jié)果進(jìn)行對比，計(jì)算混淆矩陣，計(jì)算分類精度，若分類精度達(dá)到設(shè)定閾值，則滿足要求；若低于設(shè)定閾值，則調(diào)整模型參數(shù)閾值，直到滿足要求為止。