CN110119717A - 一种基于时序ndvi与lst的农作物分类方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于时序NDVI与LST的农作物分类方法,包括如下步骤:步骤1)获取含有红光波段、近红外波段和热红外波段的遥感影像数据,构建覆盖农作物生长周期的遥感影像时间序列,并计算得到NDVI时间序列和LST时间序列;步骤2)为了增强不同农作物间的差异,针对步骤1)中每一期LST,先计算LST的均值LSTmean,然后利用均值进行调整(公式为ALST(i,j)=LST(i,j)‑LSTmean,式中i,j分别为每个像元的行号和列号),最后将调整后的所有ALST按照时间顺序叠加在一起,形成ALST时间序列;步骤3)通过实地调查或历史图件,获取农作物样本数据;步骤4)以NDVI时间序列、ALST时间序列以及样本数据作为输入,采用随机森林分类器,对研究区的农作物进行分类,形成农作物分类结果图。
Description
技术领域
本发明是一项农作物遥感精细分类技术,提出了一种基于时序NDVI与LST的农作物分类方法,充分利用NDVI时间序列和LST时间序列能够反应不同农作物的生长特点,有效提高农作物精细分类的精度,为农作物精细分类提供了一种新思路。
背景技术
准确的农作物空间分布是农作物长势监测、农作物产量估算的重要基础,是国家制定粮食规划和经济政策的重要依据。传统的农作物监测方法多为区域调查,耗费大量人力、物力和财力,并且很难及时获得大面积的农作物信息。遥感凭借其速度快、范围广等特点被广泛应用于农作物分类,获取农作物的空间分布。
农作物类型多样、种植结构复杂,农业土地***往往由一种或多种农作物通过连作、轮作、间种与套种等种植模式组合形成的种植结构。受“同物异谱和异物同谱”现象、混合像元效应等影响,农作物遥感识别比自然植被(林地和草地)更为复杂,单纯依靠光谱特征进行农作物提取,经常会出现“错分、漏分”的现象,难以达到预期效果。由于不同作物具有特定的生长规律和物候特征,不同生长时期的同一农作物其光谱特征不同,同一生长期的不同农作物光谱也具有差异。因此,时间序列遥感已逐步应用于农作物提取,这种方法充分利用了农作物的生长规律和物候特征。目前,归一化植被指数( Normalized DifferenceVegetation Index, NDVI )时间序列数据,广泛应用于农作物分类,这种方法能够较好地反映植被物候信息,有效削弱“同物异谱,同谱异物”现象,较为流行的方法是基于MODIS、NOAA/AVHRR的NDVI时间序列数据,但由于影像空间分辨率较低,农作物分类精度有限。随着遥感数据源的不断丰富,目前中、高分辨率影像时间序列的构建逐步成为热点,而且高分辨率NDVI时间序列已经应用于农作物分类。然而,NDVI数值容易饱和,对高植被密度区敏感性降低,从而影响农作物的分类精度。
不同农作物由于其叶子大小、稠密的差异,蒸腾能力会有所差异,从而导致农作物冠层的温度差异。在地表温度(Land Surface Temperature,LST)信息的获取方面,遥感技术已经非常成熟。因此,本专利充分利用遥感数据的光谱信息和温度信息,提出了一种基于时序NDVI与LST的农作物分类方法,提升农作物的分类精度。
发明内容
本发明提出了一种基于时序NDVI与LST的农作物分类方法,充分利用农作物在生长过程中,不同农作物冠层的光谱特征及温度特征的差异,有效提升了农作物遥感分类的精度。该估算方法包括如下步骤:
步骤一:获取含有红光波段、近红外波段和热红外波段的遥感影像数据,构建覆盖农作物生长周期的遥感影像时间序列,并计算得到NDVI时间序列和LST时间序列;步骤二:为了增强不同农作物间的差异,将LST时间序列中的每一期LST进行调整,构建ALST(AdjustLand Surface Temperature)时间序列;步骤三:通过实地调查或历史图件,获取农作物样本数据;步骤四:以NDVI时间序列、ALST时间序列以及样本数据作为输入,采用随机森林分类器,对研究区的农作物进行分类,形成农作物分类结果图。
进一步地,所述步骤二中的每一期LST的调整方法为,首先计算该期LST的均值LSTmean,然后利用均值进行调整,公式为ALST(i,j)=LST(i,j) - LSTmean,式中i,j分别为每个像元的行号和列号。
附图说明
图1为基于时序NDVI与LST的农作物分类方法流程图。
图2为农作物分类结果图。
具体实施方式
下面结合实例对本发明“一种基于时序NDVI与LST的农作物分类方法”作进一步说明,按照实施流程(如图1所示),详细实施细节如下。
步骤一:以美国堪萨斯州巴顿县为实验区,实验区的农作物主要为玉米、苜蓿、大豆、冬小麦和高粱。获取了覆盖实验区2016年6月-12月期间的Landsat-8卫星影像(每月一期),利用这7期Landsat-8的OLI地表反射率数据分别提取NDVI。NDVI计算方法如下所示:
NDVI=(NDVI-R)⁄(NDVI+R)
其中,NIR代表近红外波段反射率,R代表红光波段反射率。
将7个时相的NDVI按照时间顺序叠加在一起形成NDVI时间序列。
同时,利用这7期Landsat-8的TIRS数据分别提取LST,并将7个时相的LST按照时间顺序叠加在一起形成LST时间序列。
步骤二:为了增强不同农作物间的差异,将以上LST时间序列中的每一期LST进行调整。针对每一期LST,先计算该期LST的均值LSTmean,然后利用均值进行调整,公式为ALST(i,j)=LST(i,j) - LSTmean,式中i,j分别为每个像元的行号和列号。将调整后的7期ALST按照时间顺序叠加在一起,形成ALST时间序列。
步骤三:从网站(http://www.nass.usda.gov/research/Cropland/SARS1a.htm)下载美国农业部制作的实验区2016年农作物分类图,获取农作物样本数据。
步骤四:以NDVI时间序列、ALST时间序列以及训练样本数据作为输入,采用随机森林分类器,对实验区的农作物进行分类,形成农作物分类结果图(图2),经验证其总体精度达到96%。
Claims (1)
1.一种基于时序NDVI与LST的农作物分类方法,该方法包括如下步骤:步骤1)获取含有红光波段、近红外波段和热红外波段的遥感影像数据,构建覆盖农作物生长周期的遥感影像时间序列,并计算得到NDVI时间序列和LST时间序列;步骤2)为了增强不同农作物间的差异,针对步骤1)中每一期LST,先计算LST的均值LSTmean,然后利用均值进行调整(公式为ALST(i,j)=LST(i,j) - LSTmean,式中i,j分别为每个像元的行号和列号),最后将调整后的所有ALST按照时间顺序叠加在一起,形成ALST时间序列;步骤3)通过实地调查或历史图件,获取农作物样本数据;步骤4)以NDVI时间序列、ALST时间序列以及样本数据作为输入,采用随机森林分类器,对研究区的农作物进行分类,形成农作物分类结果图。
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