技術領域

本發(fā)明涉及一種利用中分辨率衛(wèi)星數(shù)據（MODIS數(shù)據）提取黃淮海平原區(qū)大蒜種植面積的方法，屬于衛(wèi)星遙感農業(yè)的技術領域。

背景技術：

遙感技術具有客觀、綜合、動態(tài)、快速等特點，作為空間科學、地球科學、信息科學和農學等多學科的交叉和綜合技術，農業(yè)遙感為人類提供了從多維、宏觀角度認識農業(yè)的新方法和手段。自20世紀80年代開始利用遙感技術提取農作物種植面積已經進行了大量的研究，并且逐步應用，但根據監(jiān)測對象的不同，在遙感影像的選擇和信息提取方法上還存在一定的問題。

1.遙感影像的選擇對于面積提取精度及費用的影響

綜合國內外遙感影像提取農作物種植面積的研究發(fā)現(xiàn)，對于農作物種植面積的研究多為小麥、水稻、玉米、棉花等大宗農作物，使用的遙感影像包括空間分辨率較高的專題制圖儀數(shù)據（TM數(shù)據）、法國的地球觀測衛(wèi)星數(shù)據（SPOT衛(wèi)星）以及MODIS數(shù)據。

TM、SPOT數(shù)據空間分辨率高，提取精度優(yōu)于空間分辨率稍低的MODIS數(shù)據，但是由于影像時間分辨率低，受天氣影響較大，而且費用較高，不宜作為一種常規(guī)的農作物種植面積提取數(shù)據源。

2.信息提取方法有待改進

基于高空間分辨率的遙感影像一般只采用一期數(shù)據，直接進行目視解譯，或是借助圖像處理軟件進行監(jiān)督分類或非監(jiān)督分類輔助處理之后，再進行人工判識檢驗。基于低空間分辨率的遙感影像，由于同物異譜、異物同譜現(xiàn)象的存在，對于同時期干擾農作物光譜分析不足，導致面積提取精度不高。通常根據農作物生長特點，選擇多時期遙感數(shù)據建立分類決策樹。

3.現(xiàn)有利用農業(yè)遙感技術獲取大蒜種植面積的技術不足

大蒜是黃淮海平原區(qū)重要的經濟作物，目前國內外未見利用農業(yè)遙感技術獲取大蒜種植面積的報導，利用遙感技術及時獲取大蒜種植面積能夠為大蒜貿易提供科學的數(shù)據支持。但該區(qū)大蒜生長特征與小麥和溫室蔬菜極為相似，利用時間分辨率低、空間分辨率高的遙感影像難以區(qū)分。

技術實現(xiàn)要素：

針對現(xiàn)有技術的不足，本發(fā)明提供一種利用中分辨率衛(wèi)星數(shù)據提取黃淮海平原區(qū)大蒜種植面積的方法，該方法從大蒜與小麥全生育期光譜特征分析入手，利用高等時間分辨率、中等空間分辨率的MODIS數(shù)據，篩選合適的生育時期建立分類決策樹，提取種植面積。本發(fā)明所述的方法為大蒜主產區(qū)政府部門科學指導大蒜生產、銷售提供決策依據。

術語解釋：

1.MODIS數(shù)據：中分辨率成像光譜儀數(shù)據。MODIS全稱Moderate-resolutionImagingSpectroradiometer。

2.TM數(shù)據：專題制圖儀數(shù)據。TM全稱ThematicMapper，即專題制圖儀。

3.SPOT衛(wèi)星：是法國空間研究中心（CNES）研制的一種地球觀測衛(wèi)星系統(tǒng)。SPOT系法文SystemeProbatoired’ObservationdelaTarre的縮寫，即地球觀測系統(tǒng)。

4.MYD09Q1數(shù)據：由MODIS數(shù)據加工獲得的250m地表反射率8天合成產品。

5.NDVI值：歸一化植被指數(shù)，又稱標準化植被指數(shù)，全稱NormalizedDifferenceVegetationIndex，Index，它是植物生長狀態(tài)以及植被空間分布密度的最佳指示因子，與植被分布密度呈線性相關。歸一化植被指數(shù)(NDVI)是近紅外與紅色通道反射率比值(SR=NIR/RED)的一種變換形式，NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)。

6.ENVI軟件：是一個完整的遙感圖像處理平臺，其軟件處理技術覆蓋了圖像數(shù)據的輸入/輸出、圖像定標、圖像增強、糾正、正射校正、鑲嵌、數(shù)據融合以及各種變換、信息提取、圖像分類、基于知識的決策樹分類、與GIS的整合、DEM及地形信息提取、雷達數(shù)據處理、三維立體顯示分析。

7.亞爾勃斯（Albers）投影：又名“正軸等積割圓錐投影”，“雙標準緯線等積圓錐投影”。圓錐投影的一種。為阿伯斯（Albers）擬定，故名。緯線為同心圓弧，經線為圓的半徑，經線夾角與相應的經差成正比。兩條割緯線投影后無任何變形。投影區(qū)域面積保持與實地相等。

8.決策樹分類器：是一個典型的多級分類器，它由一系列二叉決策樹構成，用于將像元歸屬到相應的類別。每個決策樹依據一個判識條件將圖像中的像元分為兩類。每個新生成的類別又可以根據其他的判識條件繼續(xù)向下分類。決策樹的運行結果為0或1，0結果被歸到“No”分支，1結果被歸到“Yes”分支。判識條件可以包含數(shù)學運算符、關系運算符或其他函數(shù)。

9.感興趣區(qū)：感興趣區(qū)(ROI)是從圖像中選擇的一個圖像區(qū)域,這個區(qū)域是圖像分析所關注的重點。

本發(fā)明的技術方案如下：

一種利用中分辨率衛(wèi)星數(shù)據提取黃淮海平原區(qū)大蒜種植面積的方法，包括利用計算機，按以下步驟進行：

（1）數(shù)據獲取

10月下旬進行大蒜、小麥、溫室蔬菜、樹木、棉花（一年一作）、村莊的GPS定位；獲取9月中旬、10月中旬、12月中旬、翌年4月中旬、翌年5月上旬上述5期的MYD09Q1數(shù)據，對MYD09Q1數(shù)據進行投影轉換，計算MYD09Q1數(shù)據的NDVI值，提取定位點數(shù)據，在EXCEL中打開，并求各時期上述6類地物的NDVI平均值；

（2）利用大蒜播種前后地塊信息排除除了小麥、溫室蔬菜之外同期地物的干擾

在EXCEL中制作時間序列大蒜及同期地物樣本的9月中旬、10月中旬、12月中旬3期的NDVI折線圖，分析各類地物樣本NDVI折線，通過觀察折線變化趨勢，分析大蒜、小麥、溫室蔬菜區(qū)別于同期地物的特征，然后在ENVI軟件中建立分類決策樹，將圖像分為大蒜、小麥、溫室蔬菜為一類，樹木、棉花、村莊及其他地物為另一類，并對分類結果進行檢驗，大蒜、小麥、溫室蔬菜90%以上被作為一類提取時，確立決策樹，排除除了小麥、溫室蔬菜之外同期地物的干擾；

（3）利用翌年大蒜蒜薹提取、鱗莖膨大時期信息排除小麥、溫室蔬菜的干擾，獲取大蒜種植面積：

在時間序列上制作大蒜、小麥、溫室蔬菜的翌年4月中旬和翌年5月上旬2期的NDVI折線圖，分析上述大蒜、小麥、溫室蔬菜的NDVI折線，通過觀察折線變化趨勢，分析大蒜區(qū)別于小麥、溫室蔬菜的特征，在ENVI軟件中建立分類決策樹，設定提取域值，應用于步驟（2）的分類結果，并對面積提取結果進行檢驗，定位點大蒜90%以上被提取時確立決策樹，獲取大蒜種植面積。

根據本發(fā)明優(yōu)選的，所述步驟（1）中的樣本GPS定位是采用手持式GPS。所述手持式GPS的型號為麥哲倫600。MODIS數(shù)據空間分辨率為250m×250m，為了保證像元的純正性，定位點應位于至少750m×750m同種地物范圍中心。

根據本發(fā)明優(yōu)選的，所述步驟(1)中的MYD09Q1數(shù)據，是由MODIS數(shù)據共享平臺ftp://e4ftl01u.ecs.nasa.gov/下載；利用ENVI軟件進行投影轉換，選擇Map>ConvertMapProjection，根據MODIS數(shù)據自身的特點，選用亞爾勃斯（Albers）投影，采用WGS-84坐標系，獲得包含兩個波段的Warp文件。

根據本發(fā)明優(yōu)選的，所述步驟(1)中的求取NDVI值，在ENVI軟件中，選擇Spectral>SpectralMath。在SpectralMath對話框中的Enteranexpression文本框里，鍵入(S2-S1)/(S2+S1)然后將波譜值賦給變量S1、S2；點擊OK繼續(xù)，出現(xiàn)VariabletoSpectraPairings對話框，在Variablesusedinexpression文本框中，選擇S1-[undefined]點擊MapVariabletoInputFile,彈出SpectraMathInputFile對話框，在SelectInputFile文本框中選擇所需文件，點擊SpectralSubset按鈕，選擇校正完Warp文件的波段1，Warp（SurReflB01），連續(xù)點擊兩次OK，完成變量S1的賦值，同時回到VariabletoSpectralPairings對話框，進行同樣操作，將校正完Warp文件的波段2，Warp（SurReflB02）賦給變量S2；賦值完畢，選擇結果文件保存路徑，點擊OK開始計算。

根據本發(fā)明優(yōu)選的，所述步驟(1)中的提取定位點NDVI值，在ENVI軟件中打開計算生成的9月的NDVI文件，通過6類地物定位點數(shù)據建立6類地物感興趣區(qū)，選擇BasicTools>RegionofInterest>ROITool；將出現(xiàn)ROITool對話框，選擇ROI-Type>Point>InputPointsfromASCII，打開EnterASCIIPointsFilename對話框，選擇大蒜樣本定位點文件dasuan.txt，打開InputASCIIFile對話框，選擇GeographicLat/Lon點擊OK，返回到ROITool對話框，完成大蒜感興趣區(qū)Region#1的定義。然后將大蒜定位點的NDVI數(shù)據導出，選擇File>OutputROIstoASCII，打開SelectInputFileforROIdata，選擇NDVI文件，點擊OK，打開OutputROIstoASCIIParameters，在SelectROIstoOutput文本框中選擇感興趣區(qū)Region#1，選擇文件保存路徑命名dasuan9ndvi.txt并輸出；返回ROITool對話框，點擊NewRegion，依次定義新的感興趣區(qū)，導出6類地物定位點9月中旬、10月中旬、12月中旬3個時期NDVI值，以及大蒜、小麥、溫室蔬菜3類地物翌年4月中旬、翌年5月上旬2個時期NDVI值。

根據本發(fā)明優(yōu)選的，所述步驟（1）中，在EXCEl軟件中，求6類地物NDVI平均值；打開EXCEL程序，文件〉打開〉dasuan9ndvi.txt；按存儲的路徑尋找，文件類型選擇“文本文件”，打開文本導入向導，鍵入導入起始行8，點擊完成數(shù)據導入，表中B1列即為大蒜各定位點的NDVI值，運用工具欄自動求和按鈕的求平均值功能計算平均值；依次求得6類地物9月中旬、10月中旬、12月中旬3個時期NDVI平均值，以及大蒜、溫室蔬菜、小麥3類地物翌年4月中旬、翌年5月上旬2個時期NDVI平均值。

根據本發(fā)明優(yōu)選的，所述步驟（2）中排除除了小麥、溫室蔬菜之外同期地物的干擾判識條件的建立，依據EXCEL表中所繪制的6類地物3個時期的NDVI折線特征，折線中大蒜、小麥、溫室蔬菜地塊的NDVI值，9月中旬的NDVI值最大，12月中旬的NDVI值次之，10月中旬的NDVI值最小，而除了大蒜、小麥、溫室蔬菜之外的樹木、棉花、村莊等地物的NDVI值從9月中旬開始一直降低；在ENVI中，打開9月中旬、10月中旬、12月中旬3個時期NDVI數(shù)據，對3個時期的NDVI數(shù)據建立決策樹，將圖像分為大蒜、小麥、溫室蔬菜為一類，樹木、棉花、村莊及其他地物為另一類；決策樹判識條件為：9月中旬的NDVI值>12月中旬的NDVI值>10月中旬的NDVI值，并且9月中旬的NDVI值>a，需要說明的是受氣候影響，每年9月中旬的NDVI值會發(fā)生一定的變化，因此a的取值不是固定的，需要根據每年的定位點數(shù)據進行修正；在ENVI主菜單中，選擇Classification>DecisionTree>BuildNewDecisionTree，出現(xiàn)ENVIDecisionTree窗口，點擊Node節(jié)點按鈕，并在EditDecisionTreeProperties對話框中輸入節(jié)點名稱Node1和判識條件(s3gts5)and(s5gts4)and(s3gta)，點擊OK，出現(xiàn)Variable/FilePairings對話框，點擊{s3}選擇9月中旬NDVI文件，點擊OK，將9月中旬NDVI文件賦值給變量s3，依次將10月中旬NDVI文件賦值給變量s4，將12月中旬NDVI文件賦值給變量s5，完成所有變量賦值，在ENVIDecisionTree窗口，運行決策樹Option〉Execute，出現(xiàn)DecisionTreeExecute窗口，點擊Memory，點擊Ok，彈出Memory1分類結果圖，將圖像中的像元分為class0（樹木、棉花、村莊等其他地物）和class1（大蒜、小麥、溫室蔬菜）兩類。

根據本發(fā)明優(yōu)選的，所述步驟（2）中對分類結果進行檢驗，即驗證定位點大蒜、小麥、溫室蔬菜的提取結果，在Memory1分類結果窗口，Overlay〉RegionofInterest打開感興趣區(qū)窗口ROITool,選擇ROI-Type>Point>InputPointsfromASCII，打開EnterASCIIPointsFilename對話框，選擇大蒜樣本定位點文件dasuan.txt;然后選擇ROI-Type>InputPointsfromASCII，打開EnterASCIIPointsFilename對話框，打開小麥定位點文件xiaomai.txt；然后選擇ROI-Type>InputPointsfromASCII，打開EnterASCIIPointsFilename對話框，打開溫室蔬菜定位點文件wenshishucai.txt；至此將大蒜、小麥、溫室蔬菜定位點作為一個感興趣區(qū)Region#7進行了定義，在感興趣區(qū)窗口ROITool,點擊Stats,對Region#7的數(shù)據進行快速統(tǒng)計分析，彈出ROIStatisticsResult窗口，察看DN值為1的百分數(shù)Percent值，若此值大于90，則完成步驟（2），否則繼續(xù)調整a值。

根據本發(fā)明優(yōu)選的，所述步驟（3）中建立排除小麥、溫室蔬菜干擾的決策樹：在ENVI軟件中，選擇Spectral>SpectralMath。在SpectralMath對話框中的Enteranexpression文本框里，鍵入S6-S7然后將4月中旬NDVI文件賦值給變量s6，將5月上旬NDVI文件賦值給變量s7；點擊OK繼續(xù)，出現(xiàn)VariabletoSpectraPairings對話框，在Variablesusedinexpression文本框中，選擇S6-[undefined]點擊MapVariabletoInputFile,彈出SpectraMathInputFile對話框，在SelectInputFile文本框中選擇4月中旬NDVI文件，連續(xù)點擊兩次OK，完成變量S6的賦值，同時回到VariabletoSpectralPairings對話框，進行同樣操作，將5月上旬NDVI值賦給變量S7；賦值完畢，選擇結果文件保存路徑，點擊OK開始計算；返回ENVIDecisionTree窗口，右鍵點擊步驟（2）建立的決策樹中Class1按鈕，選擇AddChildren添加新節(jié)點，輸入節(jié)點名稱Node2和判識條件s8gtb，b值根據EXCEL大蒜、小麥、溫室蔬菜4月中旬、5月下旬特征折線分析結果獲得，將S6-S7結果文件賦值給變量s8點擊OK，在ENVIDecisionTree窗口中，選擇Options>Execute，出現(xiàn)DecisionTreeExecutionParameters對話框，選擇保存結果文件路徑，點擊OK運行，class2為大蒜種植面積。

根據本發(fā)明優(yōu)選的，所述步驟（2）中的面積提取結果檢驗：在ENVI軟件中，將大蒜、小麥、溫室蔬菜定位點數(shù)據導入，導出定位點提取結果，上述3類地物作為一類被提取（class1），提取精度大于90%時，即可確定決策樹為排除除了小麥、溫室蔬菜之外同期植被干擾的判識條件，否則繼續(xù)調整a取值。

根據本發(fā)明優(yōu)選的，所述步驟（3）中的面積提取結果檢驗：在ENVI中，將大蒜定位點數(shù)據導入，導出定位點提取結果，大蒜提取精度大于90%時，即可確定決策樹為排除小麥、溫室蔬菜干擾的判識條件，否則繼續(xù)調整b取值。

本發(fā)明的優(yōu)勢在于：

本發(fā)明利用免費的中等空間分辨率、高等時間分辨率的MODIS影像，解決了大蒜提取過程中小麥、溫室蔬菜的干擾問題，于5月上旬獲取大蒜種植面積，精度超過90%，能夠滿足大區(qū)域內數(shù)據獲取的要求。

附圖說明

圖1是本發(fā)明所述方法的流程框圖；

圖2是實施例1中步驟（2）的6類地物3個時期NDVI折線圖；

圖3是實施例1中步驟（3）的2個時期大蒜、小麥、溫室蔬菜NDVI折線圖；

圖4是實施例1種步驟（2）的決策樹和步驟（3）的決策樹；

圖5是實施例1中步驟（3）的大蒜種植面積提取圖，其中斑點區(qū)域為提取出的大蒜種植區(qū)。

具體實施方式

下面結合實施例對本發(fā)明做進一步說明，但不限于此。

實施例1、以山東省金鄉(xiāng)縣2008-2009年大蒜種植面積提取為例

如圖1-4所示。

一種利用中分辨率衛(wèi)星數(shù)據提取黃淮海平原區(qū)大蒜種植面積的方法，包括步驟如下：

(1)數(shù)據獲取

大蒜9月下旬-10月上旬種植，10-15天之后大蒜解除休眠，初生葉展開，而后進入幼苗期；小麥10月中下旬播種，12月上中旬分蘗；部分溫室蔬菜10月中下旬移栽，12月緩苗后蔬菜迅速生長。小麥、溫室蔬菜的NDVI值變化類似大蒜，影響了大蒜面積的提取精度，是大蒜面積提取的重要障礙因素。

為了排除小麥和溫室蔬菜的干擾，2008年10月下旬，對大蒜、小麥、溫室蔬菜、村莊、一年一作棉花田、樹木6類地物進行GPS定位。從MODIS數(shù)據共享平臺ftp://e4ftl01u.ecs.nasa.gov/，獲取研究定位點2008年9月中旬、10月中旬、12月中旬，2009年4月中旬、5月上旬5期MYD09Q1數(shù)據，對數(shù)據進行投影轉換，求取NDVI值，提取各類地物樣本定位點NDVI值。

(2)利用大蒜播種前后地塊信息排除除了小麥、溫室蔬菜之外同期地物的干擾

求大蒜、小麥、溫室蔬菜、村莊、裸露棉花田、樹木6類地物9月中旬、10月中旬、12月中旬3個時期的NDVI平均值，繪制折線圖（參見圖2）；一年一作棉花、村莊、樹木的NDVI值隨著季節(jié)的推移逐漸降低，大蒜、小麥、溫室蔬菜地塊的NDVI值9月中旬較高，此時大蒜、小麥地塊多種植玉米、棉花，蔬菜種植區(qū)的溫室內仍種植蔬菜；由于大蒜收獲期在5月下旬早于小麥，收獲后一般播種早熟玉米，或收獲前套種棉花，早熟玉米的收獲期在9月中下旬，為了騰地種大蒜，棉花往往被提前拔除堆置地頭；小麥在6月中旬左右收獲，收獲后播種夏玉米，9月中旬夏玉米處于灌漿期，生物量大于早熟玉米和棉花，因此小麥地塊的NDVI值要高于大蒜地塊。至10月中旬，夏玉米收獲，小麥開始播種，大蒜于9月下旬至10月上旬播種，出苗早于小麥。溫室蔬菜采用移栽方式，生長條件好，生物量增加較快，因此此時期的NDVI值溫室蔬菜高于大蒜高于冬小麥。到12月中旬，小麥處于分蘗期，出現(xiàn)冬前生長高峰，大蒜、溫室蔬菜的生物量都繼續(xù)增加，NDVI均高于10月中旬，低于9月中旬。基于上述分析，排除除了小麥、溫室蔬菜之外同期地物的干擾，建立提取的判識條件：NDVI值，9月中旬>12月中旬>10月中旬，并且9月中旬>0.48。

(3)利用翌年大蒜蒜薹提取、鱗莖膨大時期信息排除小麥、溫室蔬菜的干擾，獲取大蒜

種植面積

年前大蒜、小麥、溫室蔬菜的變化特征極為相似，難以區(qū)分。年后氣溫回升大蒜、小麥返青，溫室蔬菜也快速生長，3類植物生物量都增加。直至4月上中旬大蒜生長點不再分化葉片，幼苗期結束，進入蒜薹伸長期，同時鱗莖分化膨大，4月下旬至5月上旬蒜薹提取，頂端生長優(yōu)勢解除，進入鱗莖膨大盛期。此期根的生長量不再增加，趨向衰退；葉片由綠變黃，植株長勢衰退，葉片中的營養(yǎng)物質向蒜頭轉移，蒜頭迅速膨大，NDVI值迅速降低。小麥4月中旬至下旬處于拔節(jié)末期，生物量稍有增加，NDVI值略有升高，5月上旬處于抽穗揚花期，生物量繼續(xù)增加，但受開花的影響，NDVI值基本不變。溫室蔬菜，生物量繼續(xù)增加，NDVI值增大。繪制大蒜、小麥、溫室蔬菜4月中旬、5月上旬的NDVI折線圖（參見圖3）。利用5月上旬比4月中旬，大蒜NDVI值迅速下降，而小麥NDVI基本不變，溫室蔬菜NDVI值繼續(xù)升高的特點建立提取的判識條件：NDVI值，（4月中旬-5月上旬）>0.055。建立決策樹，提取大蒜種植面積（參見圖5），2008-2009年金鄉(xiāng)大蒜種植面積48.12萬畝，提取精度為91%。