本發(fā)明涉及測(cè)繪遙感技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種融合多尺度遙感影像的農(nóng)作物病蟲害預(yù)警方法及系統(tǒng)。所述方法包括：提取目標(biāo)農(nóng)作物分布數(shù)據(jù)；進(jìn)行田塊分割提取地塊矢量數(shù)據(jù)；提取關(guān)鍵衛(wèi)星氣象數(shù)據(jù)代入病蟲害氣象指數(shù)評(píng)價(jià)模型，逐旬計(jì)算所述研究區(qū)內(nèi)病蟲害發(fā)病指數(shù)；通過農(nóng)作物分布數(shù)據(jù)對(duì)各旬病蟲害發(fā)病指數(shù)執(zhí)行掩膜操；將執(zhí)行掩膜操作后的各旬病蟲害發(fā)病指數(shù)作為屬性掛接至地塊矢量數(shù)據(jù)屬性表中。所述系統(tǒng)包括農(nóng)作物分布數(shù)據(jù)模塊、地塊矢量數(shù)據(jù)模塊，氣象指數(shù)計(jì)算模塊和數(shù)據(jù)輸出模塊；本發(fā)明實(shí)施例通過農(nóng)作物分布數(shù)據(jù)對(duì)各旬病蟲害發(fā)病指數(shù)執(zhí)行掩膜操作后精準(zhǔn)掛接至地塊矢量數(shù)據(jù)屬性表中，獲得各地塊的病蟲害發(fā)病指數(shù)，滿足地塊精細(xì)化管理與監(jiān)控要求。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及測(cè)繪遙感技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種融合多尺度遙感影像的農(nóng)作物病蟲害預(yù)警方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

農(nóng)業(yè)中很多農(nóng)作物產(chǎn)量低都是由于病蟲害的發(fā)生而造成的，做病蟲害的防治工作就顯得尤為的重要了；近些年隨著現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的推進(jìn)，針對(duì)于農(nóng)業(yè)中的病蟲害問題，建立農(nóng)作物病蟲害數(shù)字化監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)對(duì)防治病害蟲取得了一定效果。

目前對(duì)蟲害監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)通常依靠基層植保技術(shù)人員進(jìn)行大范圍普查，以監(jiān)測(cè)苗情、病情和墑情；結(jié)合當(dāng)?shù)貧庀笳军c(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)與病蟲害發(fā)生程度建立相關(guān)關(guān)系，從氣象方面實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)作物的病蟲害預(yù)警。

現(xiàn)有技術(shù)的不足之處在于：

1、受制于氣象站點(diǎn)的分布密度、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源單一和數(shù)據(jù)源的精度等技術(shù)難題，只能提供省市級(jí)別甚至更大范圍的監(jiān)測(cè)結(jié)果或者離散點(diǎn)式的預(yù)警數(shù)據(jù)，很少能提供田間地塊級(jí)別的病蟲害發(fā)生指數(shù)，對(duì)精細(xì)管理與監(jiān)控程度不夠；

2、依靠基層植保技術(shù)人員進(jìn)行大范圍普查和當(dāng)?shù)貧庀笳军c(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)，無法展開區(qū)域連續(xù)性的預(yù)警防控工作，建立的相關(guān)模型也不能實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵期內(nèi)的實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)，所以該方法在準(zhǔn)確性、實(shí)時(shí)性、空間連續(xù)性上難以滿足業(yè)務(wù)需求。

發(fā)明內(nèi)容

為克服現(xiàn)有技術(shù)存在的問題，本發(fā)明實(shí)施例提供一種融合多尺度遙感影像的農(nóng)作物病蟲害預(yù)警方法及系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)田塊精細(xì)化管理與監(jiān)控要求。

一方面，本發(fā)明實(shí)施提供一種融合多尺度遙感影像的農(nóng)作物病蟲害預(yù)警方法，包括以下步驟：

S1，提取目標(biāo)農(nóng)作物分布數(shù)據(jù)；具體包括：結(jié)合高分衛(wèi)星16米數(shù)據(jù)影像和實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)，生成研究區(qū)內(nèi)高分辨率的農(nóng)作物分布數(shù)據(jù)；

S2，進(jìn)行田塊分割提取地塊矢量數(shù)據(jù)；具體包括：基于0.5米衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)，采用深度學(xué)習(xí)的邊緣檢測(cè)方法進(jìn)行田塊分割，生成所述研究區(qū)的地塊矢量數(shù)據(jù)；

S3，提取關(guān)鍵衛(wèi)星氣象數(shù)據(jù)代入病蟲害氣象指數(shù)評(píng)價(jià)模型，逐旬計(jì)算所述研究區(qū)內(nèi)病蟲害發(fā)病指數(shù)；

S4，通過所述農(nóng)作物分布數(shù)據(jù)對(duì)各旬所述病蟲害發(fā)病指數(shù)執(zhí)行掩膜操作；

S5，將執(zhí)行掩膜操作后的各旬所述病蟲害發(fā)病指數(shù)作為屬性掛接至所述地塊矢量數(shù)據(jù)屬性表中。

另一方面，本發(fā)明提供一種融合多尺度遙感影像的農(nóng)作物病蟲害預(yù)警系統(tǒng)，包括：

農(nóng)作物分布數(shù)據(jù)模塊，提取目標(biāo)農(nóng)作物分布數(shù)據(jù)；具體包括：結(jié)合高分衛(wèi)星16米數(shù)據(jù)影像和實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)，生成研究區(qū)內(nèi)高分辨率的農(nóng)作物分布數(shù)據(jù)；

地塊矢量數(shù)據(jù)模塊，進(jìn)行田塊分割提取地塊矢量數(shù)據(jù)；具體包括：基于0.5米衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)，采用深度學(xué)習(xí)的邊緣檢測(cè)方法進(jìn)行田塊分割，生成所述研究區(qū)的地塊矢量數(shù)據(jù)；

氣象指數(shù)計(jì)算模塊，提取關(guān)鍵衛(wèi)星氣象數(shù)據(jù)代入病蟲害氣象指數(shù)評(píng)價(jià)模型，逐旬計(jì)算所述研究區(qū)內(nèi)病蟲害發(fā)病指數(shù)；

數(shù)據(jù)輸出模塊，通過所述農(nóng)作物分布數(shù)據(jù)對(duì)各旬所述病蟲害發(fā)病指數(shù)執(zhí)行掩膜操作；將執(zhí)行掩膜操作后的各旬所述病蟲害發(fā)病指數(shù)作為屬性掛接至所述地塊矢量數(shù)據(jù)屬性表中。