一种确定田间调查及田间管理的空间尺度的方法及系统的制作方法
【专利摘要】本发明提供了一种确定田间调查及田间管理的空间尺度的方法及系统，方法包括：S1：获取包含待处理地块的遥感影像并进行预处理；S2：从遥感影像中获取植被参数；S3：根据植被参数分别从顺垄方向和垂直垄方向构建出待处理地块内固定步长的所有像元对的半方差变异函数；S4：计算出顺垄方向的半方差变异函数的一阶导数值小于第一预设阈值时的顺垄方向的最小的固定步长，计算出垂直垄方向的半方差变异函数的一阶导数值小于第二预设阈值时的垂直垄方向的最小的固定步长；S5：根据顺垄方向的最优步长和垂直垄方向的最优步长确定田间调查及田间管理的空间尺度。通过本发明提供的方法及系统，能够快速准确的确定出田间调查及田间管理的适宜空间尺度。
【专利说明】—种确定田间调查及田间管理的空间尺度的方法及系统
【技术领域】
[0001]本发明涉及农业【技术领域】，尤其涉及一种确定田间调查及田间管理的空间尺度的方法及系统。
【背景技术】
[0002]长期以来，我国农业生产一直以田块为基础，在同一地区所有的农田上基本上都使用等量的种子和肥料、除草剂、生长剂等。由于用量盲目、往往供过于求而造成浪费外，还导致了土壤和地下水的污染。田间采样表明，即使在土壤质地相同的区域，土壤特性属性(物理、化学、生物特性等)在不同空间位置上也具有明显差异，而作物长势信息不仅与土壤特性相关，同时也与农田地下水文条件、农业耕作水平密切相关，亦具有复杂空间变异性。精确农业就是针对田块内部不同区域的土壤、地理等条件的差异，通过适当的方法在适当的位置投入适量的物质(如种子、农药、化肥等)而实施的一种田间管理方式，了解农田土壤养分等环境因子、以及作物本身长势的空间变异特征，是精确农业变量管理实施的基础。精准农业的发展方向是要根据米级或更精细尺度的土壤性状、作物生长参数的空间变异来调整农田水肥、播种等作业，要真实反映农田中土壤、作物养分水平及长势的空间变化，需要大量样点数据支持。其次，在精准农业变量实施的过程中，施肥管理单元的大小，直接影响施肥的效果和经济效益，管理单元过大，影响精准管理的效果，而管理单元过小，又会影响实施效率。现有技术中还没有确定区域范围内不同农田调查及田间管理的空间尺度的方法。
【发明内容】
[0003]本发明提供了一种确定田间调查及田间管理的空间尺度的方法及系统，能够快速准确的确定田间调查及田间管理的适宜空间尺度。
[0004]本发明提供了一种确定田间调查及田间管理的空间尺度的方法，该方法包括:
[0005]S1:获取包含待处理地块的遥感影像并对所述遥感影像进行预处理得到预处理后的遥感影像；
[0006]S2:从所述预处理后的遥感影像中获取植被参数；
[0007]S3:根据所述植被参数分别从顺垄方向和垂直垄方向构建出待处理地块内固定步长的所有像元对的半方差变异函数；
[0008]S4:计算出顺垄方向的半方差变异函数的一阶导数值小于第一预设阈值时的顺垄方向的最小的固定步长，计算出垂直垄方向的半方差变异函数的一阶导数值小于第二预设阈值时的垂直垄方向的最小的固定步长，其中，所述顺垄方向的最小的固定步长为顺垄方向的最优步长，所述垂直垄方向的最小的固定步长为垂直垄方向的最优步长；
[0009]S5:根据所述顺垄方向的最优步长和所述垂直垄方向的最优步长确定田间调查及田间管理的空间尺度。
[0010]进一步地，所述对所述遥感影像进行预处理，包括:[0011]对所述遥感影像进行图像融合；
[0012]和/或，对所述遥感影像进行辐射纠正；
[0013]和/或，对所述遥感影像进行大气纠正；
[0014]和/或，对所述遥感影像进行几何纠正。
[0015]进一步地,所述S2包括:
[0016]针对灌溉处理，从所述预处理后的遥感影像中获取归一化水分植被指数NDWI和/或植被水分吸收指数WBI ；
[0017]针对施肥管理，从所述预处理后的遥感影像中获取比值植被指数RVI和/或绿色归一化植被指数GNDVI和/或氮素反射指数NRI和/或光化学反射指数PRI和/或改正型叶绿素吸收比值指数MCARI和/或叶绿素吸收指数TCARI。
[0018]进一步地,所述S4包括:
[0019]从所述预处理后的遥感影像中提取出待处理地块。
[0020]进一步地,所述S3包括:
[0021]根据以下公式构建出待处理地块内固定步长的所有像元对的半方差变异函数:
【权利要求】
1.一种确定田间调查及田间管理的空间尺度的方法，其特征在于，该方法包括: 51:获取包含待处理地块的遥感影像并对所述遥感影像进行预处理得到预处理后的遥感影像； 52:从所述预处理后的遥感影像中获取植被参数； 53:根据所述植被参数分别从顺垄方向和垂直垄方向构建出待处理地块内固定步长的所有像元对的半方差变异函数； S4:计算出顺垄方向的半方差变异函数的一阶导数值小于第一预设阈值时的顺垄方向的最小的固定步长，计算出垂直垄方向的半方差变异函数的一阶导数值小于第二预设阈值时的垂直垄方向的最小的固定步长，其中，所述顺垄方向的最小的固定步长为顺垄方向的最优步长，所述垂直垄方向的最小的固定步长为垂直垄方向的最优步长； S5:根据所述顺垄方向的最优步长和所述垂直垄方向的最优步长确定田间调查及田间管理的空间尺度。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述遥感影像进行预处理，包括: 对所述遥感影像进行图像融合； 和/或，对所述遥感影像进行辐射纠正； 和/或，对所述遥感影像进行大气纠正； 和/或，对所述遥感影像进行几何纠正。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S2包括: 针对灌溉处理，从所述预处理后的遥感影像中获取归一化水分植被指数NDWI和/或植被水分吸收指数WBI ； 针对施肥管理，从所述预处理后的遥感影像中获取比值植被指数RVI和/或绿色归一化植被指数GNDVI和/或氮素反射指数NRI和/或光化学反射指数PRI和/或改正型叶绿素吸收比值指数MCARI和/或叶绿素吸收指数TCARI。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S4包括: 从所述预处理后的遥感影像中提取出待处理地块。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S3包括: 根据以下公式构建出待处理地块内固定步长的所有像元对的半方差变异函数:
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S5包括: 从
7.一种确定田间调查及田间管理的空间尺度的系统，其特征在于，该系统包括: 预处理模块，用于获取包含待处理地块的遥感影像并对所述遥感影像进行预处理得到预处理后的遥感影像； 获取模块，用于从所述预处理后的遥感影像中获取植被参数； 构建模块，根据所述获取模块获取的植被参数分别从顺垄方向和垂直垄方向构建出待处理地块内固定步长的所有像元对的半方差变异函数； 计算模块，用于计算出顺垄方向的半方差变异函数的一阶导数值小于第一预设阈值时的顺垄方向的最小的固定步长，并计算出垂直垄方向的半方差变异函数的一阶导数值小于第二预设阈值时的垂直垄方向的最小的固定步长，其中，所述顺垄方向的最小的固定步长为顺垄方向的最优步长，所述垂直垄方向的最小的固定步长为垂直垄方向的最优步长； 确定模块，用于根据所述顺垄方向的最优步长和所述垂直垄方向的最优步长确定田间调查及田间管理的空间尺度。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述预处理模块，用于对所述遥感影像进行图像融合，和/或对所述遥感影像进行辐射纠正，和/或对所述遥感影像进行大气纠正，和/或对所述遥感影像进行几何纠正。
9.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述获取模块，用于针对灌溉处理，从所述预处理后的遥感影像中获取归一化水分植被指数NDWI和/或植被水分吸收指数WBI ;针对施肥管理，从所述预处理后的遥感影像中获取比值植被指数RVI和/或绿色归一化植被指数GNDVI和/或氮素反射指数NRI和/或光化学反射指数PRI和/或改正型叶绿素吸收比值指数MCARI和/或叶绿素吸收指数TCARI。
10.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述计算模块，用于从所述预处理后的遥感影像中提取出待处理地块。
11.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述构建模块，用于根据以下公式构建出待处理地块内固定步长的所有像元对的半方差变异函数:
12.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述确定模块，用于从[1/2ah，ah]范围中任意选取一个数值作为顺垄方向的空间尺度，从.[|av，av]范围中任意选取一个数值作为垂直垄方向的空间尺度，其中，av=hvXp，ah=hhXp，ah为顺垄方向的边界尺度，av为垂直垄方向的边界尺度，hh为 所述顺垄方向的最优步长，hv为所述垂直垄方向的最优步长，P为所述预处理后的遥感影像的空间分辨率。
【文档编号】G06Q50/02GK103914755SQ201410101396
【公开日】2014年7月9日 申请日期:2014年3月18日 优先权日:2014年3月18日
【发明者】宋晓宇, 赵春江, 杨贵军, 顾晓鹤, 徐新刚, 杨小冬, 龙慧灵, 冯海宽 申请人:北京农业信息技术研究中心