一種甘蔗植期的確定方法及系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明適用于農(nóng)業(yè)遙感監(jiān)測【技術(shù)領域】，提供了一種甘蔗植期的確定方法，包括：獲取甘蔗種植區(qū)多時相全極化合成孔徑雷達數(shù)據(jù)；對獲取到的甘蔗種植區(qū)多時相全極化合成孔徑雷達數(shù)據(jù)進行配準；將配準后的時相原始單視復數(shù)據(jù)進行極化干涉相干；對極化干涉相干進行多視處理；對時相的極化相干矩陣進行分解；根據(jù)分解得到的數(shù)據(jù)來判斷是否是甘蔗；如果判斷出是甘蔗，則將該點設為甘蔗樣點；基于最優(yōu)相干系數(shù)及多時相相似性來判斷所述甘蔗樣點的甘蔗植期。本發(fā)明能夠簡單、快速、高精度，且有效區(qū)分甘蔗植期，為甘蔗估產(chǎn)提供可靠依據(jù)。
【專利說明】一種甘蔗植期的確定方法及系統(tǒng)
【技術(shù)領域】
[0001]本發(fā)明屬于農(nóng)業(yè)遙感監(jiān)測【技術(shù)領域】，尤其涉及一種甘蔗植期的確定方法及系統(tǒng)?！颈尘凹夹g(shù)】
[0002]農(nóng)作物空間格局反映了人類農(nóng)業(yè)生產(chǎn)在空間范圍內(nèi)利用農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資源的狀況，是了解農(nóng)作物種類、結(jié)構(gòu)、分布特征的重要信息，也是進行作物結(jié)構(gòu)調(diào)整和優(yōu)化的依據(jù)。甘蔗是重要的糖料作物和能源原料，我國的甘蔗產(chǎn)糖量占食糖總產(chǎn)的90%以上，因此，及時、準確地監(jiān)測甘蔗空間格局及生長狀況，對國家制定食糖相關政策、進出口計劃，以及制糖企業(yè)安排生產(chǎn)都具有重要意義。
[0003]衛(wèi)星遙感能夠提供農(nóng)作物在空間和時間上的分布信息，相比于傳統(tǒng)的人工調(diào)查方法，不僅節(jié)約了大量的人力、物力，而且具有宏觀、動態(tài)、及時、準確的優(yōu)點。由于不同農(nóng)作物類型之間的物候特征存在差異，利用多時相的遙感影像是農(nóng)作物空間格局監(jiān)測的主要方法之一。我國90%的甘蔗分布在華南、西南省區(qū)，該區(qū)域地物分布破碎、作物混雜嚴重，基于物候特征的多時相分類是區(qū)分甘蔗與其他農(nóng)作物最行之有效的方法。
[0004]與水稻、小麥、玉米等農(nóng)作物相比，甘蔗具有種植時間跨度大，植期多樣化的特點，以雷州半島為例，包括春植蔗、夏植蔗、秋植蔗、冬植蔗、宿根蔗5種。而且在甘蔗發(fā)展種植過程中，人們越來越重視早、中、晚熟，以及不同植期的合理搭配以實現(xiàn)高產(chǎn)高糖，然而這同時給衛(wèi)星遙感甘蔗空間格局監(jiān)測增加困難:同一時相，早、中、晚熟，以及不同植期的甘蔗遙感特征存在一定差異，使得應用既有的多時相監(jiān)督(決策樹)分類難以實現(xiàn)高精度的甘蔗空間分布制圖。
[0005]我國南方地區(qū)多云多雨，主動微波遙感具有不受云雨影響，全天候、全天時監(jiān)測的優(yōu)點，已逐漸成為南方農(nóng)作物監(jiān)測的重要數(shù)據(jù)源。在圖像分辨率不斷提高的前提下，全極化已成為新一代星載SAR系統(tǒng)的重要工作模式之一。相比于單(雙)極化SAR，全極化SAR對目標的結(jié)構(gòu)特性刻畫更清晰，在農(nóng)作物監(jiān)測上，極化特征對反應農(nóng)作物生長狀態(tài)的生物物理參數(shù)更敏感，基于全極化SAR數(shù)據(jù)的農(nóng)作物類型識別及空間格局監(jiān)測研究已成為SAR農(nóng)作物監(jiān)測新的發(fā)展方向。
[0006]因此，基于全極化SAR數(shù)據(jù)進行甘蔗物理結(jié)構(gòu)特征的探測，并以此為依據(jù)同時應用多時相數(shù)據(jù)進行甘蔗植期的確定，是一件急待研究的課題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007]本發(fā)明的目的在于提供一種簡單、快速、高精度，且有效區(qū)分甘蔗植期，為甘蔗估產(chǎn)提供可靠依據(jù)的甘蔗植期的確定方法及系統(tǒng)。
[0008]本發(fā)明是這樣實現(xiàn)的，一種甘蔗植期的確定方法，所述方法包括以下步驟:
[0009]獲取甘蔗種植區(qū)多時相全極化合成孔徑雷達數(shù)據(jù)；
[0010]對所述獲取到的甘蔗種植區(qū)多時相全極化合成孔徑雷達數(shù)據(jù)進行配準；
[0011]將配準后的時相原始單視復數(shù)據(jù)進行極化干涉相干；[0012]對極化干涉相干進行多視處理；
[0013]對時相的極化相干矩陣進行分解；
[0014]根據(jù)分解得到的數(shù)據(jù)來判斷是否是甘蔗；
[0015]如果判斷出是甘蔗，則將該點設為甘蔗樣點；
[0016]基于最優(yōu)相干系數(shù)及多時相相似性來判斷所述甘蔗樣點的甘蔗植期。
[0017]本發(fā)明的另一目的在于提供一種甘蔗植期的確定系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括:
[0018]獲取模塊，用于獲取甘蔗種植區(qū)多時相全極化合成孔徑雷達數(shù)據(jù)；
[0019]配準模塊，用于對所述獲取到的甘蔗種植區(qū)多時相全極化合成孔徑雷達數(shù)據(jù)進行配準；
[0020]極化干涉相干模塊，用于將配準后的時相原始單視復數(shù)據(jù)進行極化干涉相干；
[0021]多視處理模塊、用于對極化干涉相干進行多視處理；
[0022]分解模塊、用于對時相的極化相干矩陣進行分解；
[0023]判斷模塊，用于根據(jù)分解得到的數(shù)據(jù)來判斷是否是甘蔗；
[0024]設置模塊，用于如果判斷出是甘蔗，則將該點設為甘蔗樣點；
[0025]甘蔗植期判斷模塊，用于基于最優(yōu)相干系數(shù)及多時相相似性來判斷所述甘蔗樣點的甘蔗植期。
[0026]在本發(fā)明中，基于多時相全極化合成孔徑雷達數(shù)據(jù)進行甘蔗提取及植期估算，該方案準確地描述了甘蔗在分蘗期(4月-5月)甘蔗的生長狀態(tài)及極化特征，其中的遞歸識別方法可有效地消除雷達噪聲對農(nóng)作物提取所產(chǎn)生的制圖問題，而甘蔗植期估算方法應用兩個時相的相似性特征，描述分蘗期前后甘蔗的變化，并以此來作為植期判別的依據(jù)。該方法可用于對甘蔗農(nóng)作物的識別、監(jiān)測及估產(chǎn)。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0027]圖1是本發(fā)明實施例提供的甘蔗植期的確定方法的實現(xiàn)流程示意圖。
[0028]圖2是本發(fā)明實施例提供的甘蔗植期的確定系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實施方式】
[0029]為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及有益效果更加清楚明白，以下結(jié)合附圖及實施例，對本發(fā)明進行進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。
[0030]請參閱圖1，為本發(fā)明實施例提供的甘蔗植期的確定方法的實現(xiàn)流程，其包括以下步驟:
[0031]在步驟SlOl中，獲取甘蔗種植區(qū)多時相全極化合成孔徑雷達數(shù)據(jù)；
[0032]在本發(fā)明實施例中，具體時相為4月初和5月底。
[0033]在步驟S102中，對所述獲取到的甘蔗種植區(qū)多時相全極化合成孔徑雷達數(shù)據(jù)進行配準；
[0034]在本發(fā)明實施例中，對4月初和5月底時相數(shù)據(jù)進行配準。
[0035]在步驟S103中，將配準后的時相原始單視復數(shù)據(jù)進行極化干涉相干；
[0036]在本發(fā)明實施例中，所述將配準后的時相原始單視復數(shù)據(jù)進行極化干涉相干，具體為:
[0037]
【權(quán)利要求】
1.一種甘蔗植期的確定方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟: 獲取甘蔗種植區(qū)多時相全極化合成孔徑雷達數(shù)據(jù)； 對所述獲取到的甘蔗種植區(qū)多時相全極化合成孔徑雷達數(shù)據(jù)進行配準； 將配準后的時相原始單視復數(shù)據(jù)進行極化干涉相干； 對極化干涉相干進行多視處理； 對時相的極化相干矩 陣進行分解； 根據(jù)分解得到的數(shù)據(jù)來判斷是否是甘蔗； 如果判斷出是甘蔗，則將該點設為甘蔗樣點； 基于最優(yōu)相干系數(shù)及多時相相似性來判斷所述甘蔗樣點的甘蔗植期。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)分解得到的數(shù)據(jù)來判斷是否是甘蔗的步驟，具體為: 兩個時相的三維極化特征(H、a、Tll)均滿足下式的判別準則，則認為該點所種植被為甘蔗，否則該點暫時判斷為非甘蔗；
3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在所述如果判斷出是甘蔗，則將該點設為甘蔗樣點的步驟之后，還包括: 基于鄰域統(tǒng)計特征的遞歸進一步識別該甘蔗樣點是否為甘蔗。
4.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于鄰域統(tǒng)計特征的遞歸進一步識別該甘蔗樣點是否為甘蔗的步驟，具體為: 統(tǒng)計n*n鄰域內(nèi)的甘鹿樣點,標記為((O1, ω2, Λ, ω」}，」表示樣點個數(shù)； 對甘蔗樣點兩兩計算其Wishart距離: 對η*η鄰域內(nèi)的j個甘蔗樣點，計算其協(xié)方差矩陣； 對n*n鄰域內(nèi)的非甘蔗點，標記為,ηα2_.)進一步逐一判斷其屬性，




控制模塊，用于若η*η鄰域內(nèi)非甘蔗點屬性更改數(shù)量
5.如權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于最優(yōu)相干系數(shù)及多時相相似性來判斷所述甘蔗樣點的甘蔗植期的步驟，具體為: 對甘蔗歸類點，計算兩個時相的最優(yōu)相干系數(shù)及相似性，如下: 最優(yōu)相干系數(shù)
6.一種甘蔗植期的確定系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括: 獲取模塊，用于獲取甘蔗種植區(qū)多時相全極化合成孔徑雷達數(shù)據(jù)； 配準模塊，用于對所述獲取到的甘蔗種植區(qū)多時相全極化合成孔徑雷達數(shù)據(jù)進行配準； 極化干涉相干模塊，用于將配準后的時相原始單視復數(shù)據(jù)進行極化干涉相干； 多視處理模塊、用于對極化干涉相干進行多視處理； 分解模塊、用于對時相的極化相干矩陣進行分解； 判斷模塊，用于根據(jù)分解得到的數(shù)據(jù)來判斷是否是甘蔗； 設置模塊，用于如果判斷出是甘蔗，則將該點設為甘蔗樣點； 甘蔗植期判斷模塊，用于基于最優(yōu)相干系數(shù)及多時相相似性來判斷所述甘蔗樣點的甘鹿植期。
7.如權(quán)利要求6所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)還包括: 識別模塊，用于基于鄰域統(tǒng)計特征的遞歸進一步識別該甘蔗樣點是否為甘蔗。
8.如權(quán)利要求7所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)還包括: 統(tǒng)計模塊，用于統(tǒng)計n*n鄰域內(nèi)的甘鹿樣點,標記為
【文檔編號】G01S13/90GK103744079SQ201310683789
【公開日】2014年4月23日 申請日期:2013年12月12日 優(yōu)先權(quán)日:2013年12月12日
【發(fā)明者】李洪忠, 陳勁松, 梁守真, 張瑾 申請人:中國科學院深圳先進技術(shù)研究院