本发明涉及作物灾害定损领域，尤其涉及一种基于ndvi时间序列变化的损失评估方法。
背景技术：
农业保险，是指对种植业成长过程中可能遭到的自然灾害或意外事故所造成的经济损失提供经济保障的一种。
对于农作物的农业保险定损评估主要使用人工评估，人工评估法是调查人员在受灾地区目视受灾作物，然后使用卷尺、gps等工具测量作物受灾面积及位置的方法。但是现有人工法存在人力成本高、效率低下，不能够精确得出受灾的面积的问题，而且难以快速判断其他区域的受灾情况。
技术实现要素：
本发明所要解决的技术问题是克服现有技术中存在的不足，提供了一种基于ndvi时间序列变化的损失评估方法，该发明基于植被指数变化的定损，实现了快速得出受灾区域的受灾程度。
本发明是通过以下技术方案予以实现：一种基于ndvi时间序列变化的损失评估方法，包括多光谱成像装置、移动的发射基站、评估系统以及多光谱图像对比设备；
所述多光谱成像装置用于定期测定作物产区中设定样品区域的ndvi多光谱成像，并将成像数据发送至移动的发射基站；
所述发射基站接收短距离的多光谱成像装置发射的成像数据，并将成像数据发送至多光谱图像对比设备；
所述评估系统包括设定范围内作物总株数以及受灾株数，对设定样品区域的受灾情况进行损失评级；
所述多光谱图像对比设备接收发射基站发回的成像数据，并将相关信息按照相关算法进行拼接成样品地图以及灾后地图，多光谱图像对比设备对比样品地图和灾后地图，根据ndvi的变化以及样品区域的评级得出损失评估。
本发明实现了基于植被指数变化的定损，多光谱成像装置测定作物产区中设定样品区域的ndvi多光谱成像，通过受灾前后的ndvi多光谱成像，能够有效判断灾区的受灾面积和受灾程度，通过评估系统预先判断设定区域的灾害评估，进而能够结合ndvi多光谱成像绘制的样品地图和灾后地图，能够快速得出其他区域的受灾情况。
根据上述技术方案，优选地，每次所述多光谱成像装置测定时间为测定日的14:00-15:30，并且测定日当天为无云遮挡的晴天。
根据上述技术方案，优选地，所述多光谱成像装置采用具备拍摄多光谱功能的无人机，所述无人机将拍摄的成像数据传输至发射基站。
根据上述技术方案，优选地，包括以下步骤；
(1)测定日的14:00-15:30，工作人员携带多光谱成像装置以及移动的发射基站开始对设定样品区域进行测定，多光谱成像装置用于定期测定作物产区中设定样品区域的ndvi多光谱成像，并将成像数据发送至移动的发射基站；
(2)发射基站将接收到的成像数据发送至多光谱图像对比设备，多光谱图像对比设备将接收到的成像数据按照相关算法拼接成样品区域的样品地图；
(3)灾后，工作人员携带多光谱成像装置以及移动的发射基站开始对设定样品区域进行测定，多光谱成像装置用于测定作物产区中设定样品区域的ndvi多光谱成像，并将灾后的成像数据发送至移动的发射基站；
(4)发射基站将接收到的灾后的成像数据发送至多光谱图像对比设备，多光谱图像对比设备将接收到的成像数据按照相关算法拼接成样品区域的灾后地图；
(5)评估系统按照设定区域的作物总株数以及受灾株数，对设定区域进行灾害评估，结合样品地图和灾后地图，快速得出其他区域的受灾情况。
本发明的有益效果是：本发明实现了基于植被指数变化的定损，多光谱成像装置测定作物产区中设定样品区域的ndvi多光谱成像，通过受灾前后的ndvi多光谱成像，能够有效判断灾区的受灾面积和受灾程度，通过评估系统预先判断设定区域的灾害评估，进而能够结合ndvi多光谱成像绘制的样品地图和灾后地图，能够快速得出其他区域的受灾情况。
具体实施方式
为了使本技术领域的技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面结合实施例对本发明作进一步的详细说明。
本发明提供了一种基于ndvi时间序列变化的损失评估方法，包括多光谱成像装置、移动的发射基站、评估系统以及多光谱图像对比设备；
多光谱成像装置用于定期测定作物产区中设定样品区域的ndvi多光谱成像，并将成像数据发送至移动的发射基站；
发射基站接收短距离的多光谱成像装置发射的成像数据，并将成像数据发送至多光谱图像对比设备；
评估系统包括设定范围内作物总株数以及受灾株数，对设定样品区域的受灾情况进行损失评级；
多光谱图像对比设备接收发射基站发回的成像数据，并将相关信息按照相关算法进行拼接成样品地图以及灾后地图，多光谱图像对比设备对比样品地图和灾后地图，根据ndvi的变化以及样品区域的评级得出损失评估。
本发明实现了基于植被指数变化的定损，多光谱成像装置测定作物产区中设定样品区域的ndvi多光谱成像，通过受灾前后的ndvi多光谱成像，能够有效判断灾区的受灾面积和受灾程度，通过评估系统预先判断设定区域的灾害评估，进而能够结合ndvi多光谱成像绘制的样品地图和灾后地图，能够快速得出其他区域的受灾情况。
进一步的，每次多光谱成像装置测定时间为测定日的14:00-15:30，并且测定日当天为无云遮挡的晴天。
根据上述实施例，优选地，多光谱成像装置采用具备拍摄多光谱功能的无人机，无人机将拍摄的成像数据传输至发射基站。
一种基于ndvi时间序列变化的损失评估方法，包括以下步骤；
(1)测定日的14:00-15:30，工作人员携带多光谱成像装置以及移动的发射基站开始对设定样品区域进行测定，多光谱成像装置用于定期测定作物产区中设定样品区域的ndvi多光谱成像，并将成像数据发送至移动的发射基站；
(2)发射基站将接收到的成像数据发送至多光谱图像对比设备，多光谱图像对比设备将接收到的成像数据按照相关算法拼接成样品区域的样品地图；
(3)灾后，工作人员携带多光谱成像装置以及移动的发射基站开始对设定样品区域进行测定，多光谱成像装置用于测定作物产区中设定样品区域的ndvi多光谱成像，并将灾后的成像数据发送至移动的发射基站；
(4)发射基站将接收到的灾后的成像数据发送至多光谱图像对比设备，多光谱图像对比设备将接收到的成像数据按照相关算法拼接成样品区域的灾后地图；
(5)评估系统按照设定区域的作物总株数以及受灾株数，对设定区域进行灾害评估，结合样品地图和灾后地图，快速得出其他区域的受灾情况。
本发明的有益效果是：本发明实现了基于植被指数变化的定损，多光谱成像装置测定作物产区中设定样品区域的ndvi多光谱成像，通过受灾前后的ndvi多光谱成像，能够有效判断灾区的受灾面积和受灾程度，通过评估系统判断设定区域的灾害评估，进而能够结合ndvi多光谱成像绘制的样品地图和灾后地图，能够快速得出其他区域的受灾情况。
以上仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。