[發明專利]一種基于衛星遙感的小麥赤霉病監測方法在審
| 申請號： | 201910630337.3 | 申請日： | 2019-07-12 |
| 公開（公告）號： | CN110363675A | 公開（公告）日： | 2019-10-22 |
| 發明（設計）人： | 聶巖;劉輝;張莉;常利 | 申請（專利權）人： | 中科光啟空間信息技術有限公司 |
| 主分類號： | G06Q50/02 | 分類號： | G06Q50/02;G01N21/25 |
| 代理公司： | 成都弘毅天承知識產權代理有限公司 51230 | 代理人： | 楊保剛 |
| 地址： | 450044 河南省鄭州市惠濟區*** | 國省代碼： | 河南;41 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 歸一化 小麥赤霉病 多光譜 赤霉病 熱紅外遙感 年份 降水 衛星遙感 溫度指數 遙感監測 遙感數據 監測 預測 地表 發病指數 監測模型 區域小麥 數據計算 小麥種植 大尺度 氣象 | ||
1.一種基于衛星遙感的小麥赤霉病監測方法，其特征在于：包括以下步驟：
步驟1：獲取被預測年份及被預測年份前N年內小麥種植區的遙感數據和氣象降水數據，
所述遙感數據包括多光譜數據和熱紅外遙感數據；
步驟2：利用所述多光譜數據計算相對長勢指數；
步驟3：利用所述多光譜數據和熱紅外遙感數據得到歸一化地表溫度指數；
步驟4：利用所述氣象降水數據得到歸一化降水指數；
步驟5：利用所述相對長勢指數、歸一化地表溫度指數和歸一化降水指數，計算被預測年份小麥赤霉病發病指數。
2.根據權利要求1所述的一種基于衛星遙感的小麥赤霉病監測方法，其特征在于：所述步驟2中，相對長勢指數包括相對NDVI指數和相對RDVI指數。
3.根據權利要求2所述的一種基于衛星遙感的小麥赤霉病監測方法，其特征在于：所述相對長勢指數的計算步驟如下：
步驟201：利用所述多光譜數據計算被預測年份及被預測年份前N年內同一時期的NDVI指數和RDVI指數，采用的公式如下：
NDVI指數：
RDVI指數：DVIq＝NIRq-Rq (2)，
其中，q表示年份序號，NIRq表示第q年的多光譜數據的近紅外波段，Rq表示第q年多光譜數據的紅色波段，NDVIq表示第q年的NDVI指數，RDVIq表示第q年的RDVI指數；
步驟202：將被預測年份前N年內的NDVI指數進行層疊加，得到多層NDVI指數，將被預測年份前N年內的RDVI指數進行層疊加，得到多層RDVI指數，所述被預測年份的NDVI指數為單層NDVI指數，所述被預測年份的RDVI指數為單層RDVI指數；
步驟203：采用基于滾動小窗口區域算法，利用多層NDVI指數和單層NDVI指數計算相對NDVI指數，利用多層RDVI指數和單層RDVI指數計算相對RDVI指數。
4.根據權利要求203所述的一種基于衛星遙感的小麥赤霉病監測方法，其特征在于：所述步驟203具體為：
步驟2031：構建窗口，初始化窗口內的像元值；
步驟2032：將所述窗口放置在多層NDVI指數或多層RDVI指數的初始位置；
步驟2033：計算當前窗口覆蓋的多層NDVI指數或多層RDVI指數中每個像元的最大值和最小值，并將所述最大值和最小值存入當前窗口中對應像元位置，對當前窗口中的像元值進行更新；
步驟2034：當前窗口更新完畢后，計算當前窗口內所有像元的最小值均值和最大值均值；
步驟2035：找到當前窗口在所述單層NDVI指數或單層RDVI指數中的位置，利用當前窗口覆蓋的單層NDVI指數或單層RDVI指數中的像元值以及所述最小均值和最大均值，更新單層NDVI指數或單層RDVI指數中的像元值，采用的公式如下：
其中，C(i,j)表示當前窗口覆蓋的單層NDVI指數或單層RDVI指數中的像元值，C'(i,j)表示單層NDVI指數或單層RDVI指數中更新后的像元值，min_Value表示所述最小值均值，max_Value表示所述最大值均值，i和j表示窗口內像元位置的下標；
步驟2036：移動窗口，重復步驟2033-2035，直到單層NDVI指數或單層RDVI指數中所有像元值更新完畢，更新后的單層NDVI指數即為相對NDVI指數，更新后的單層RDVI指數即為相對RDVI指數。
5.根據權利要求1所述的一種基于衛星遙感的小麥赤霉病監測方法，其特征在于：所述步驟3具體為：
步驟301：采用基于輻射傳輸方程的地表溫度反演模型反演地表溫度，并對所述地表溫度進行歸一化；
步驟302：對所述歸一化后的地表溫度指數進行濾波；
步驟303：將濾波后的地表溫度進行分辨率重采樣，得到歸一化地表溫度指數。
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