專利名稱：基于壟向平行的作物種植成數(shù)gps樣帶地面采集方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于信息技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種作物種植成數(shù)地面采集方法，特別是一種基于壟向平行的作物種植成數(shù)GPS樣帶地面采集方法。
背景技術(shù)：
地面采集方法與空間遙感技術(shù)相結(jié)合具有及時(shí)與準(zhǔn)確地獲取區(qū)域作物種植結(jié)構(gòu)信息的巨大潛力。近30年來已出現(xiàn)多種樣區(qū)耕地作物種植成數(shù)的地面采集方法，包括基于航空像片的實(shí)地樣塊制圖方法、方形樣塊實(shí)地樣點(diǎn)觀測方法、GPS定位視頻采集(GVG)方法、以及GPS樣線地面采集方法等。前兩種方法采集數(shù)據(jù)精度較高。但人工地面觀察與測量方式使其工作效率相當(dāng)?shù)?；后兩種方法因借助交通工具的快捷性而使地面采集效率得到很大改進(jìn)，但其獲取的數(shù)據(jù)精度卻不高。
中國專利公報(bào)公開了一種“時(shí)空定位的野外地物信息采集、處理與分析方法”(公開號CN1302033A，
公開日2001年7月4日)，其技術(shù)方案主要是在電源逆變器的支持下，利用一定配置的筆記本計(jì)算機(jī)和數(shù)碼照相機(jī)、GPS接收機(jī)、手動(dòng)輸入器，通過由地理信息系統(tǒng)Titan3.1控件與Visual Basic6.0編程語言開發(fā)出的軟件系統(tǒng)，進(jìn)行時(shí)空定位野外地物信息采集、處理與分析。其中的GPS樣線地面采集方法，采集到的僅是交通線路兩側(cè)樣線處的作物種植成數(shù)數(shù)據(jù)，它所獲取的樣本信息量非常有限，將直接影響到作物種植成數(shù)的抽樣精度。

發(fā)明內(nèi)容
為了克服現(xiàn)有作物種植成數(shù)GPS樣線地面采集方法獲取樣本信息量有限的不足，本發(fā)明提供一種基于壟向平行的作物種植成數(shù)GPS樣帶地面采集方法，該方法以耕地作物壟向平行分布特征為基礎(chǔ)，通過引進(jìn)耕地地塊空間數(shù)據(jù)，結(jié)合作物種植成數(shù)GPS樣線數(shù)據(jù)，能夠大幅度提高地面獲取作物種植成數(shù)的信息數(shù)量，改進(jìn)作物種植成數(shù)GPS樣線地面采集方法獲取數(shù)據(jù)精度低的不足。
本發(fā)明提出的技術(shù)方案分為以下六個(gè)基本步驟，即采集GPS樣線線狀空間數(shù)據(jù)、獲取耕地地塊面狀空間數(shù)據(jù)、提取壟向地塊面狀空間數(shù)據(jù)、生成作物地塊面狀空間數(shù)據(jù)、聚合GPS樣帶面狀空間數(shù)據(jù)、以及推算采樣區(qū)域作物種植成數(shù)，具體內(nèi)容如下1)采集GPS樣線線狀空間數(shù)據(jù)在作物種植成數(shù)采樣區(qū)域，利用“時(shí)空定位野外地物信息采集、處理與分析系統(tǒng)”，記錄野外車輛所行駛的采樣路線，同時(shí)通過按鍵輸入道路旁側(cè)作物類型編碼，生成帶有作物種植類型信息的GPS樣線矢量數(shù)據(jù)，不同類型的GPS樣線線段對應(yīng)著不同類型農(nóng)作物；2)獲取耕地地塊面狀空間數(shù)據(jù)借助地理信息系統(tǒng)(GIS)軟件工具通過高空間分辨率遙感影像生成或者更新采樣區(qū)域土地詳查空間數(shù)據(jù)(比例尺≥1∶1萬)，生成采樣區(qū)域耕地地塊面狀空間數(shù)據(jù)。耕地地塊邊界由道路、防護(hù)林、河流等線狀地物及與其他類型面狀地物(如林地、草地等)相鄰公共邊界所確定；3)提取壟向地塊面狀空間數(shù)據(jù)借助GIS軟件工具，將耕地地塊面狀空間數(shù)據(jù)覆蓋于高空間分辨率遙感影像之上，識(shí)別每個(gè)耕地地塊中作物壟向信息，然后據(jù)此分割耕地地塊面狀空間數(shù)據(jù)，生成具有相同壟向的壟向地塊面狀空間數(shù)據(jù)；4)生成作物地塊面狀空間數(shù)據(jù)借助GIS軟件工具，將作物種植成數(shù)GPS樣線空間數(shù)據(jù)與壟向地塊空間數(shù)據(jù)疊置于一起，以GPS樣線矢量數(shù)據(jù)作物種植類型變化處為起點(diǎn)，做作物壟向的平行線，將壟向地塊面狀空間數(shù)據(jù)再次分割成具有相同作物類型的作物地塊面狀空間數(shù)據(jù)，并把GPS樣線的作物類型編碼賦予到作物地塊面狀空間數(shù)據(jù)屬性表中；5)聚合GPS樣帶面狀空間數(shù)據(jù)借助GIS軟件工具，將作物種植成數(shù)GPS樣線空間數(shù)據(jù)與作物地塊空間數(shù)據(jù)疊置于一起，以每條作物種植成數(shù)GPS樣線為基礎(chǔ)，分別選擇其對應(yīng)的作物地塊數(shù)據(jù)并將作物種植成數(shù)GPS樣線編碼賦到這些作物地塊空間數(shù)據(jù)屬性表中，形成作物種植成數(shù)GPS樣帶空間數(shù)據(jù)；6)推算采樣區(qū)域作物種植成數(shù)借助二維數(shù)據(jù)表統(tǒng)計(jì)軟件工具，對GPS樣帶作物地塊面狀空間數(shù)據(jù)屬性表中的面積字段，按照作物類型編碼進(jìn)行分類統(tǒng)計(jì)，并計(jì)算GPS樣帶中每種作物類型種植面積比例，進(jìn)而依據(jù)整群抽樣方式的統(tǒng)計(jì)量計(jì)算公式推斷出采樣區(qū)域作物種植成數(shù)。
本發(fā)明利用耕地作物呈現(xiàn)壟向平行分布特征，通過作物種植成數(shù)GPS樣線數(shù)據(jù)與耕地地塊面狀空間數(shù)據(jù)兩者結(jié)合，并加入耕地作物壟向信息，能夠?qū)⒊示€狀形式的作物種植成數(shù)GPS樣線地面采集數(shù)據(jù)拓展為成面狀形式的作物種植成數(shù)GPS樣帶數(shù)據(jù)，從而大幅度提高了作物種植成數(shù)地面采集數(shù)據(jù)的數(shù)量，克服了利用作物種植成數(shù)GPS樣線地面采集方法推斷采樣區(qū)域作物種植成數(shù)抽樣精度不高的缺陷。


圖1為農(nóng)田中不同類型作物空間分布示意圖。圖中1為單一作物空間分布，2交通線路。
圖2為農(nóng)田中耕地地塊示意圖。圖中3為耕地地塊。
圖3為農(nóng)田中壟向地塊示意圖。圖中4為壟向地塊。
圖4為作物種植成數(shù)GPS樣線線狀矢量數(shù)據(jù)示意圖。圖中5為GPS樣線，10為作物種植成數(shù)GPS樣線測量耕地地塊指向線。
圖5為基于壟向平行的作物種植成數(shù)GPS樣帶地面采集方法獲取的作物空間分布示意圖。圖中7為作物種植成數(shù)GPS樣帶。
圖6為作物種植成數(shù)GPS樣帶面狀矢量數(shù)據(jù)示意圖。圖中6為作物地塊。
圖7為吉林省德惠市某試驗(yàn)區(qū)域航空彩色影像。
圖8為由試驗(yàn)區(qū)域航空彩色影像(圖7)提取的農(nóng)作物空間分布圖。圖中用不同顏色的區(qū)域代表不同類型農(nóng)作物耕地地塊，1為單一作物空間分布，8為面狀圖例符號。
圖9為試驗(yàn)區(qū)域耕地地塊圖。圖中3為耕地地塊。
圖10為試驗(yàn)區(qū)域壟向地塊圖。圖中4為壟向地塊，9為作物壟向線。
圖11為試驗(yàn)區(qū)域作物種植成數(shù)GPS樣線數(shù)據(jù)圖。圖中用不同顏色GPS樣線代表不同類型的農(nóng)作物，5為GPS樣線，11為線狀圖例符號，10為作物種植成數(shù)GPS樣線測量耕地地塊指向線。
圖12為試驗(yàn)區(qū)域作物種植成數(shù)GPS樣帶數(shù)據(jù)圖。圖中6為作物地塊。
圖13為試驗(yàn)區(qū)域基于作物壟向平行特征的作物種植成數(shù)GPS樣帶地面采集方法獲取的作物空間分布圖。圖中用不同顏色區(qū)域代表不同類型的農(nóng)作物作物地塊，7為作物種植成數(shù)GPS樣帶，8為面狀圖例符號。
具體實(shí)施例方式
本發(fā)明基于作物壟向平行特征的作物種植成數(shù)GPS樣帶地面采集方法的目標(biāo)是通過地面采集手段盡可能多地獲取采樣區(qū)域農(nóng)作物空間分布準(zhǔn)確信息(如圖1所示)，以準(zhǔn)確推斷工作區(qū)域作物種植成數(shù)。
本發(fā)明實(shí)施過程中所用的耕地地塊3空間數(shù)據(jù)(如圖2所示)可通過地面測繪手段、或者利用空間遙感技術(shù)進(jìn)行獲取與更新，并使用GIS軟件進(jìn)行處理與管理；把耕地地塊3空間數(shù)據(jù)疊置在同區(qū)域高空間分辨率遙感影像上，使用GIS軟件編輯工具，將耕地地塊3空間數(shù)據(jù)分割成具有相同壟向的壟向地塊4空間數(shù)據(jù)(如圖3所示)；采樣區(qū)域作物種植成數(shù)GPS樣線數(shù)據(jù)(如圖4所示)可應(yīng)用“時(shí)空定位野外地物信息采集、處理與分析系統(tǒng)”于采樣區(qū)域而獲得；在GIS軟件環(huán)境下，在對采樣區(qū)域壟向地塊4空間數(shù)據(jù)與作物種植成數(shù)GPS樣線5數(shù)據(jù)進(jìn)行空間疊加的基礎(chǔ)上，從GPS樣線不同作物類型變化點(diǎn)處分別做各相鄰壟向地塊4的壟向平行線，將壟向地塊4空間數(shù)據(jù)分割成為分布有相同類型作物的作物地塊6空間數(shù)據(jù)，并將GPS樣線5各線段作物類型編碼賦到相鄰作物地塊6空間數(shù)據(jù)屬性表記錄中(如圖5所示)；在GIS軟件環(huán)境下，將作物種植成數(shù)GPS樣線5旁側(cè)的作物地塊6空間數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合，生成作物種植成數(shù)GPS樣帶數(shù)據(jù)(如圖6所示)；利用電子二維數(shù)據(jù)表統(tǒng)計(jì)軟件工具統(tǒng)計(jì)出其屬性表中不同作物類型種植面積及其所占比例，并根據(jù)整群抽樣方式的統(tǒng)計(jì)量計(jì)算公式，由各GPS樣帶統(tǒng)計(jì)出的作物種植比例推斷出整個(gè)采樣區(qū)域的作物種植成數(shù)及其變動(dòng)方差。
以上基于壟向平行的作物種植成數(shù)GPS樣帶地面采集方法可通過以下實(shí)施例進(jìn)行說明在吉林省德惠市某一地區(qū)進(jìn)行的基于壟向平行的作物種植成數(shù)GPS樣帶地面采集試驗(yàn)，其步驟如下1)獲取作為試驗(yàn)區(qū)域的吉林省德惠市某區(qū)域高空間分辨率航空遙感真彩色影像數(shù)據(jù)(如圖7所示，)結(jié)合由“時(shí)空定位野外地物信息采集、處理與分析系統(tǒng)”實(shí)地采集的作物種植成數(shù)GPS樣線5數(shù)據(jù)(如圖11所示)，利用ArcView 3.3軟件中的View工具，通過人機(jī)交互目視解譯方法，提取并生成試驗(yàn)區(qū)域作物種植類型空間分布圖(如圖8所示)。使用ArcView 3.3軟件中的Table工具，統(tǒng)計(jì)出由遙感調(diào)查方法獲取的整個(gè)試驗(yàn)區(qū)域10種農(nóng)作物種植成數(shù)數(shù)據(jù)，見表1中的農(nóng)作物種植成數(shù)測量遙感調(diào)查數(shù)據(jù)列。
2)在ArcView 3.3軟件環(huán)境下，以航空遙感真彩色影像為背景，根據(jù)從影像中識(shí)別出的線狀道路信息，提取并生成試驗(yàn)區(qū)域耕地地塊空間數(shù)據(jù)(如圖9所示)，各耕地地塊3被有一定寬度的交通線路2所分割。
3)在ArcView 3.3軟件環(huán)境下，再次以航空遙感真彩色影像為背景，識(shí)別出耕地地塊3中作物分布壟向信息并生成作物壟向線9的數(shù)據(jù)，然后將試驗(yàn)區(qū)域耕地地塊3空間數(shù)據(jù)分割成具有相同壟向的壟向地塊4空間數(shù)據(jù)(如圖10所示)。
4)由“時(shí)空定位野外地物信息采集、處理與分析系統(tǒng)”實(shí)地采集的種植成數(shù)GPS樣線5的數(shù)據(jù)(如圖11所示)包含了交通線路2一側(cè)的作物類型分布信息，GPS樣線5的數(shù)據(jù)所測量的作物類型分布由作物種植成數(shù)GPS樣線測量耕地地塊指向線10來表示。
5)在ArcView 3.3軟件環(huán)境下，將具有統(tǒng)一空間投影的試驗(yàn)區(qū)域壟向地塊4空間數(shù)據(jù)與作物種植成數(shù)GPS樣線5數(shù)據(jù)疊置起來，結(jié)合作物壟向線9與作物分布指向線，從GPS樣線5作物類型變化處做作物壟向線9的平行線，將壟向地塊4空間數(shù)據(jù)分割成具有相同作物類型分布的作物地塊6空間數(shù)據(jù)，并把GPS樣線5各線段作物類型編碼賦到相鄰作物地塊6空間數(shù)據(jù)屬性表記錄中，形成的試驗(yàn)區(qū)域作物類型空間分布圖如圖12所示。
6)在ArcView 3.3軟件環(huán)境下，將試驗(yàn)區(qū)域壟向地塊4空間數(shù)據(jù)與作物種植成數(shù)GPS樣線5數(shù)據(jù)疊合起來，以每條作物種植成數(shù)GPS樣線5為基礎(chǔ)，分別選擇其對應(yīng)的作物地塊6并將作物種植成數(shù)GPS樣線編碼賦予到這些作物地塊6空間數(shù)據(jù)屬性表中，形成作物種植成數(shù)GPS樣帶空間數(shù)據(jù)(如圖13所示)。
7)因試驗(yàn)區(qū)域作物種植成數(shù)GPS樣帶被全部測量，下一步GPS樣帶整群抽樣的作物種植成數(shù)統(tǒng)計(jì)推斷環(huán)節(jié)被省略，其地面采集的結(jié)果即為試驗(yàn)區(qū)域作物地塊6空間數(shù)據(jù)屬性表中不同作物類型種植面積的比例。作物種植成數(shù)統(tǒng)計(jì)工作是在在ArcView 3.3軟件環(huán)境下，使用Table工具對試驗(yàn)區(qū)域作物地塊6空間數(shù)據(jù)屬性表進(jìn)行操作而完成的，其結(jié)果見表1中農(nóng)作物種植成數(shù)測量GPS樣帶數(shù)據(jù)列，而GPS樣線5數(shù)據(jù)列表示的是采用“時(shí)空定位野外地物信息采集、處理與分析系統(tǒng)”專利中的作物種植成數(shù)GPS樣線地面采集方法所得到的結(jié)果。
表1中測量絕對誤差與相對誤差數(shù)據(jù)列表示的是以遙感調(diào)查獲取的試驗(yàn)區(qū)域作物種植成數(shù)數(shù)據(jù)為真值所計(jì)算出的GPS樣線與GPS樣帶兩種作物種植成數(shù)地面采集方法獲取數(shù)據(jù)的精度狀況。從此表可以看出，與作物種植成數(shù)GPS樣線方法相比，本發(fā)明所提出的基于作物壟向平行特征的作物種植成數(shù)GPS樣帶地面采集方法，無論從絕對誤差還是從相對誤差方面，都要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于前者，精度提高將近1倍。
表1試驗(yàn)區(qū)域多種測量方法獲取的作物種植成數(shù)及其精度比較表

權(quán)利要求
1.一種基于壟向平行的作物種植成數(shù)GPS樣帶地面采集方法，其特征在于下列步驟1)采集GPS樣線線狀空間數(shù)據(jù)在作物種植成數(shù)采樣區(qū)域，利用“時(shí)空定位野外地物信息采集、處理與分析系統(tǒng)”，記錄野外車輛所行駛的采樣路線，同時(shí)通過按鍵輸入道路旁側(cè)作物類型編碼，生成帶有作物種植類型信息的GPS樣線矢量數(shù)據(jù)，不同類型的GPS樣線線段對應(yīng)著不同類型農(nóng)作物；2)獲取耕地地塊面狀空間數(shù)據(jù)借助地理信息系統(tǒng)GIS軟件工具，通過高空間分辨率遙感影像生成或者更新采樣區(qū)域土地詳查空間數(shù)據(jù)，生成采樣區(qū)域耕地地塊面狀空間數(shù)據(jù)；3)提取壟向地塊面狀空間數(shù)據(jù)借助GIS軟件工具，將耕地地塊面狀空間數(shù)據(jù)覆蓋于高空間分辨率遙感影像之上，識(shí)別每個(gè)耕地地塊中作物壟向信息，然后據(jù)此分割耕地地塊面狀空間數(shù)據(jù)，生成具有相同壟向的壟向地塊面狀空間數(shù)據(jù)；4)生成作物地塊面狀空間數(shù)據(jù)借助GIS軟件工具，將作物種植成數(shù)GPS樣線空間數(shù)據(jù)與壟向地塊空間數(shù)據(jù)疊置于一起，以GPS樣線矢量數(shù)據(jù)作物種植類型變化處為起點(diǎn)，做作物壟向的平行線，將壟向地塊面狀空間數(shù)據(jù)再次分割成具有相同作物類型的作物地塊面狀空間數(shù)據(jù)，并把GPS樣線的作物類型編碼賦予到作物地塊面狀空間數(shù)據(jù)屬性表中；5)聚合GPS樣帶面狀空間數(shù)據(jù)借助GIS軟件工具，將作物種植成數(shù)GPS樣線空間數(shù)據(jù)與作物地塊空間數(shù)據(jù)疊置于一起，以每條作物種植成數(shù)GPS樣線為基礎(chǔ)，分別選擇其對應(yīng)的作物地塊數(shù)據(jù)并將作物種植成數(shù)GPS樣線編碼賦到這些作物地塊空間數(shù)據(jù)屬性表中，形成作物種植成數(shù)GPS樣帶空間數(shù)據(jù)；6)推算采樣區(qū)域作物種植成數(shù)借助二維數(shù)據(jù)表統(tǒng)計(jì)軟件工具，對GPS樣帶作物地塊面狀空間數(shù)據(jù)屬性表中的面積字段，按照作物類型編碼進(jìn)行分類統(tǒng)計(jì)，并計(jì)算GPS樣帶中每種作物類型種植面積比例，進(jìn)而依據(jù)整群抽樣方式的統(tǒng)計(jì)量計(jì)算公式推斷出采樣區(qū)域作物種植成數(shù)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于壟向平行的作物種植成數(shù)GPS樣帶地面采集方法，其特征在于獲取耕地地塊面狀空間數(shù)據(jù)、提取壟向地塊面狀空間數(shù)據(jù)、生成作物地塊面狀空間數(shù)據(jù)、聚合GPS樣帶面狀空間數(shù)據(jù)、推算采樣區(qū)域作物種植成數(shù)五個(gè)步驟借助ArcView3.3軟件實(shí)現(xiàn)。
全文摘要
一種屬于信息技術(shù)領(lǐng)域的基于壟向平行的作物種植成數(shù)GPS樣帶地面采集方法，以耕地作物壟向平行分布特征為基礎(chǔ)，利用耕地作物呈現(xiàn)壟向平行分布特征，通過作物種植成數(shù)GPS樣線數(shù)據(jù)與耕地地塊面狀空間數(shù)據(jù)兩者結(jié)合，并加入耕地作物壟向信息，將呈線狀形式的作物種植成數(shù)GPS樣線地面采集數(shù)據(jù)拓展為成面狀形式的作物種植成數(shù)GPS樣帶數(shù)據(jù)，從而大幅度提高作物種植成數(shù)地面采集數(shù)據(jù)的數(shù)量，克服了利用作物種植成數(shù)GPS樣線地面采集方法推斷采樣區(qū)域作物種植成數(shù)抽樣精度不高的缺陷。
文檔編號G06F17/30GK1731403SQ20051001709
公開日2006年2月8日 申請日期2005年8月31日 優(yōu)先權(quán)日2005年8月31日
發(fā)明者劉兆禮 申請人:中國科學(xué)院東北地理與農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所