基于光譜和紋理特征的地膜覆蓋農(nóng)田遙感監(jiān)測方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001 ]本發(fā)明涉及遙感監(jiān)測技術(shù)，更具體地，涉及基于光譜和紋理特征的地膜覆蓋農(nóng)田 遙感監(jiān)測方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 地膜覆蓋栽培能夠明顯改善農(nóng)田溫、光、水、氣、肥等生境條件，提高土壤墑情，促 進作物生長發(fā)育，縮短生育期、避免后期病蟲害和干、熱、風等自然災害，大幅提高作物產(chǎn) 量，并能夠提前上市，提高經(jīng)濟收入，是干旱半干旱地區(qū)，低溫缺水地區(qū)、氣溫降水變化幅度 和區(qū)域差異較大地區(qū)的關(guān)鍵栽培技術(shù)之一。
[0003] 但是，農(nóng)作物收割后，農(nóng)田內(nèi)殘留的地膜會造成如下不良影響：造成環(huán)境污染（田 間白色污染）；土壤通透性、水分和養(yǎng)分輸導、土壤肥力降低；隔肥隔水、影響肥效;作物根系 發(fā)育、產(chǎn)量下降;改變地氣間能量平衡:溫室氣體排放;區(qū)域蒸散發(fā)。
[0004] 這些不良影響有待于減少或消除，則依賴于對地膜數(shù)據(jù)的采集、分析。但是，當前 我國地膜覆蓋農(nóng)田的空間分布格局、分布面積及其變化特征尚不清楚。因此，就無法為地膜 生產(chǎn)、使用以及殘膜回收治理等的科學規(guī)劃管理提供依據(jù)，也不能為減輕地膜覆蓋技術(shù)帶 來的負面影響以及尋找解決問題的有效途徑等提供參考依據(jù)。更無法為其他研究(作物物 候變迀、地表溫濕度、蒸散發(fā)等)提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。因此，當前需要方法來對地膜覆蓋農(nóng)田進行 監(jiān)測。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 針對【背景技術(shù)】中的問題，本發(fā)明提出一種基于光譜和紋理特征的地膜覆蓋農(nóng)田遙 感監(jiān)測方法，包括：
[0006] -種基于光譜和紋理特征的地膜覆蓋農(nóng)田遙感監(jiān)測方法，其特征在于，包括：
[0007] 步驟S1，對遙感影像進行預處理，包括：
[0008] 1)輻射校正;2)大氣校正;和3)對影像進行鑲嵌、裁剪處理以獲取研究區(qū)影像；
[0009] 步驟S2,建立地膜覆蓋農(nóng)田遙感監(jiān)測分類體系，以區(qū)分地膜覆蓋農(nóng)田和其他地物； [0010] 步驟S3,通過目視解譯與所述研究區(qū)影像相同時相的Google Earth影像，采集所 述分類體系中不同地物類型的較大多邊形樣本，然后再通過目視解譯所述研究區(qū)影像，在 較大多邊形內(nèi)重新勾畫預定尺寸像元的較小有規(guī)則多邊形樣本；
[0011] 步驟S4,利用所述有規(guī)則多邊形樣本，對不同地物在所述研究區(qū)影像的可分離性 進行分析，以選擇可分離的波段，并以所選擇波段的反射率作為光譜特征；
[0012] 步驟S5，基于遙感影像多波段數(shù)據(jù)，利用灰度共生矩陣法提取多種紋理特征，分別 在四個方向、三個步長上提取紋理特征；
[0013] 步驟S6,對步驟S5中提取的紋理特征參數(shù)進行降維處理，并根據(jù)特征重要性選擇 紋理特征；
[0014] 步驟S7,以步驟S4中確定的光譜特征和步驟S6中選擇的紋理特征為分類特征參數(shù) 集，所述光譜特征分別與四個方向紋理進行組合，構(gòu)建輸入特征集；
[0015] 步驟S8，基于步驟S3中的有規(guī)則多邊形樣本(訓練樣本)及步驟S7中構(gòu)建的輸入特 征，用分類器對步驟S2中的分類體系進行地物分類。
[0016] 本發(fā)明提出了一種新方法來監(jiān)測地膜覆蓋農(nóng)田，而且通過驗證能達到相當高的精 度。
【附圖說明】
[0017]圖1顯示了 5種塑料的光譜反射率圖。
[0018] 圖2顯示了ASTER植被光譜反射率曲線圖。
[0019] 圖3顯示了 ASTER 土壤光譜反射率曲線圖。
[0020] 圖4顯示了地膜覆蓋農(nóng)田ASD實測光譜反射率曲線。
[0021]圖5顯示了土壤ASD實測光譜反射率曲線。
[0022]圖6為本發(fā)明的方法的一個實施方式的流程圖。
[0023]圖7顯示了一個研究區(qū)的農(nóng)作物物候歷。
[0024] 圖8顯示了不同地物landsat 8 0LI光譜反射率曲線圖。
[0025]圖9顯示了本發(fā)明使用的八種紋理特征的表達式。
[0026] 圖10顯示了八種紋理特征。
[0027]圖11列出了支持向量機不同核函數(shù)的表達式。
[0028]圖12顯示了基于0°紋理特征和光譜特征的地膜覆蓋農(nóng)田空間分布圖。
[0029]圖13顯示了基于45°紋理特征和光譜特征的地膜覆蓋農(nóng)田空間分布圖。
[0030]圖14顯示了基于90°紋理特征和光譜特征的地膜覆蓋農(nóng)田空間分布圖。
[0031]圖15顯示了基于135°紋理特征和光譜特征的地膜覆蓋農(nóng)田空間分布圖。
【具體實施方式】
[0032] 下面參照附圖描述本發(fā)明的實施方式，其中相同的部件用相同的附圖標記表示。
[0033] 對于地膜覆蓋農(nóng)田的監(jiān)測，申請人對USGS(United States Geological Survey， 美國地質(zhì)勘探局）、美國國家航空航天局ASTER(Advanced Spaceborne Thermal Emission Reflection Radiometer)波譜庫數(shù)據(jù)和ASD(Analytical Spectral Devices，地物光譜儀 器)光譜儀實測光譜數(shù)據(jù)進行相關(guān)地物類型的光譜反射率曲線形狀特征和反射率值范圍進 行分析。
[0034]圖1圖中顯示了 5種塑料的光譜反射率，包括:HDPE(高密度聚乙烯）、LDPE(低密度 聚乙烯）、PETE(聚對苯二甲酸乙二醇酯）和PVC(聚氯乙烯）。圖2顯示了ASTER植被光譜反射 率曲線圖。圖3顯示了ASTER土壤光譜反射率曲線圖。圖4顯示了地膜覆蓋農(nóng)田ASD實測光譜 反射率曲線。圖5顯示了土壤ASD實測光譜反射率曲線。
[0035]從圖1-5看出，不同地物在不同波長范圍內(nèi)呈現(xiàn)不同的波譜曲線形狀和不同的反 射率值范圍。從USGS和ASTER波譜庫數(shù)據(jù)可看出，不同地物在可見光-近紅外和短波紅外波 段范圍內(nèi)具有明顯不同形狀的波譜反射率曲線和反射率值范圍。同樣從ASD實測光譜數(shù)據(jù) 也能看出此類特征。這些數(shù)據(jù)的分析能為遙感影像數(shù)據(jù)的選擇提供依據(jù)，即相同或類似波 寬設(shè)計的遙感傳感器數(shù)據(jù)能為地膜覆蓋農(nóng)田遙感監(jiān)測提供有效數(shù)據(jù)源。
[0036] 利用遙感數(shù)據(jù)光譜特征對地膜覆蓋農(nóng)田進行監(jiān)測，還存在有如下技術(shù)難題：
[0037] 1、時間因素:不同地區(qū)、不同作物的覆膜方式、覆膜時間和覆膜時間長度(作物生 長前期、全生育期覆膜等)不同。例如作物從地膜中長出后的遙感影像數(shù)據(jù)的分析難度，要 比作物沒長出時大，可能造成監(jiān)測不準確。
[0038] 2、光譜特征:光譜特征受地膜顏色、密度、厚度以及膜下土壤和作物的影響，其光 譜特征的動態(tài)變化性強、穩(wěn)定性弱。
[0039]對此，遙感影像數(shù)據(jù)最佳時相選擇是有必要的。覆膜農(nóng)田具有明顯的物候和節(jié)律 變化，確定遙感影像數(shù)據(jù)最佳時相是準確遙感監(jiān)測覆膜農(nóng)田的基礎(chǔ)?？梢愿鶕?jù)目標監(jiān)測區(qū) 主要作物物候歷數(shù)據(jù)以及地膜覆蓋實施、存留、農(nóng)事操作等信息，確定地膜覆蓋農(nóng)田最佳遙 感監(jiān)測時期。有了理論支撐后，如圖6所示，本發(fā)明的地膜覆蓋農(nóng)田監(jiān)測方法包括：
[0040] 步驟S1，對研究區(qū)的遙感影像數(shù)據(jù)進行預處理。
[0041] 其中，遙感影像數(shù)據(jù)的選擇，根據(jù)地膜與其他地物的光譜特征，選擇合適與地膜覆 蓋農(nóng)田監(jiān)測的遙感數(shù)據(jù)。在下面的實例中，本發(fā)明選用Landsat 8 0LI遙感影像對地膜覆蓋 農(nóng)田進行監(jiān)測，但本發(fā)明可采用的遙感數(shù)據(jù)不限于此。
[0042]優(yōu)選地，選擇研究區(qū)的地膜覆蓋農(nóng)田的最佳監(jiān)測時相的遙感影像數(shù)據(jù)，所述最佳 監(jiān)測時相指的是作物播種期到出苗期。
[0043]在一個實例中，圖7顯示了河北省冀州市的試驗區(qū)的農(nóng)作物物候歷。確定該區(qū)域地 膜覆蓋農(nóng)田在作物播種期到出苗期為最佳監(jiān)測時相，進而選擇了對應最佳時期2014年4月 29日Landsat 8 0LI遙感影像作為遙感監(jiān)測數(shù)據(jù)源。
[0044] 更具體地，所述預處理具體包括：
[0045] (1)對數(shù)據(jù)進行輻射校正
[0046] 由于遙感器本身的光電系統(tǒng)特征以及大氣、地形、太陽高度等外界環(huán)境因素的影 響，遙感器得到的測量值與目標地物真實反射或輻射等物理量之間存在不一致性，即地物 光譜特征的失真現(xiàn)象。輻射校正和大氣校正的目的是就為了消除這些失真，獲取較真實的 地面反射值。其中福射校正是將遙感器得到的數(shù)字測量值(Digital Number)轉(zhuǎn)換成遙感器 福射值。計算公式以下：
[0047] LA = Gain*Pixel value+Offset
[0048] 其中，U表示遙感器輻射值，Pixel value表示像素數(shù)字測量值，Gain表示增益， offset表不偏移量。
[0049] 例如可以利用遙感圖像處理軟件（如Envi5 . 1)福射定標模塊（Radiometric calibration)進行福射校正。
[0050] (2)大氣校正(FLAASH)
[0051]大氣校正的目的是消除大氣因素的影響，即將遙感器輻射值轉(zhuǎn)換成反射率值。同 樣可以利用遙感圖像處理軟件（如Envi5.1)中的大氣校正模塊Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of Hypercubes(FLAASH)進行大氣校正，獲取地表反射率數(shù)據(jù)。 [0052] (3)對影像進行鑲嵌、裁剪以獲取研究區(qū)影像
[0053]根據(jù)研究區(qū)的行政界限圖，利用遙感圖像處理軟件（如Envi5.1)數(shù)據(jù)裁剪模塊 (subset via region of interest)，進行裁剪處理，以獲取本研究區(qū)域的影像數(shù)據(jù)。
[0054]參考圖6,預處理后，在步驟S2,建立地膜覆蓋農(nóng)田遙感監(jiān)測分類體系，以區(qū)分地膜 覆蓋農(nóng)田和其他地物(地表覆蓋物）。
[0055] 在一個實例中，根據(jù)研究區(qū)土地覆蓋類型，建立地膜覆蓋農(nóng)田、不透水層、植被、水 體、裸土這五類地物。表1顯示了該地膜覆蓋農(nóng)田遙感監(jiān)測分類體系。也可以建立其他種分 類體系，本發(fā)明的目的是提取地膜覆蓋農(nóng)田，所以分類體系以區(qū)分地膜覆蓋農(nóng)田和其他地 物即可。在本發(fā)明中，最終將不透水層、植被、水體、裸土合并成非地膜覆蓋農(nóng)田。如此，則在 最終的地膜覆蓋農(nóng)田空間分布圖上，只需標出地膜覆蓋農(nóng)田和非地膜覆蓋農(nóng)田兩種類型。
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