本发明涉及农作物监测,尤其涉及一种目标农作物的倒伏监测方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术:
1、农作物倒伏监测对灾后农业生产管理、农业保险、补贴等工作具有重要意义。
2、相关技术中,针对玉米、水稻的倒伏监测技术主要采用典型植被指数、比值植被指数、增强植被指数、红边位置指数以及短波红外、红光和红边等三个波段的纹理均值构建倒伏作物遥感提取模型。然而,该类监测方法易受到周围其他作物影响,监测结果精度低、效果不明显。
3、因此,如何提高针对玉米及水稻的倒伏监测精度,是目前亟待解决的问题。
技术实现思路
1、针对现有技术存在的问题,本发明实施例提供一种目标农作物的倒伏监测方法、装置、电子设备及存储介质。
2、本发明提供一种目标农作物的倒伏监测方法,包括:
3、从卫星遥感影像中提取监测范围内目标农作物的目标地表反射率,所述目标地表反射率为可见光绿波段的地表反射率;所述目标农作物包括玉米及水稻中至少一项;
4、将所述目标地表反射率输入决策树模型,得到所述决策树模型输出的所述目标农作物的倒伏状态监测结果;所述决策树模型是基于玉米及水稻样本区域内可见光绿波段的地表反射率构建的。
5、可选地,所述决策树模型通过以下方式构建:
6、将所述目标农作物样本区域划分为第一感兴趣区域、第二感兴趣区域、第三感兴趣区域、第四感兴趣区域、第五感兴趣区域及第六感兴趣区域;所述第一感兴趣区域为水稻倒伏区域,所述第二感兴趣区域为水稻半倒伏区域,所述第三感兴趣区域为水稻未倒伏区域,所述第四感兴趣区域为玉米倒伏区域,所述第五感兴趣区域为玉米半倒伏区域,所述第六感兴趣区域为玉米未倒伏区域;
7、基于各感兴趣区域的可见光绿波段的地表反射率,确定至少一个反射率区间;各所述反射率区间用于反映所述玉米或所述水稻的倒伏状态;
8、基于各所述反射率区间,构建所述决策树模型。
9、可选地,所述基于各感兴趣区域的可见光绿波段的地表反射率,确定至少一个反射率区间,包括以下至少一项:
10、基于所述第一感兴趣区域中所述可见光绿波段的地表反射率的最大值及最小值,确定第一反射率区间;所述第一反射率区间用于反映所述水稻为倒伏状态;
11、基于所述第二感兴趣区域中所述可见光绿波段的地表反射率的最大值及最小值,确定第二反射率区间;所述第二反射率区间用于反映所述水稻为半倒伏状态;
12、基于所述第三感兴趣区域中所述可见光绿波段的地表反射率的最大值,确定第三反射率区间;所述第三反射率区间用于反映所述水稻为未倒伏状态;
13、基于所述第四感兴趣区域中所述可见光绿波段的地表反射率的最大值及最小值,确定第四反射率区间;所述第四反射率区间用于反映所述玉米为倒伏状态;
14、基于所述第五感兴趣区域中所述可见光绿波段的地表反射率的最大值及最小值,确定第五反射率区间;所述第五反射率区间用于反映所述玉米为半倒伏状态;
15、基于所述第六感兴趣区域中所述可见光绿波段的地表反射率的最大值,确定第六反射率区间;所述第六反射率区间用于反映所述玉米为未倒伏状态。
16、可选地,所述倒伏状态监测结果,包括以下至少一项:
17、第一监测结果,表示所述水稻为倒伏状态;在所述倒伏状态监测结果为所述第一监测结果的情况下,所述目标地表反射率属于第一反射率区间;
18、第二监测结果,表示所述水稻为半倒伏状态;在所述倒伏状态监测结果为所述第二监测结果的情况下,所述目标地表反射率属于第二反射率区间;
19、第三监测结果,表示所述水稻为未倒伏状态;在所述倒伏状态监测结果为所述第三监测结果的情况下,所述目标地表反射率属于第三反射率区间;
20、第四监测结果,表示所述玉米为倒伏状态;在所述倒伏状态监测结果为所述第四监测结果的情况下,所述目标地表反射率属于第四反射率区间;
21、第五监测结果,表示所述玉米为半倒伏状态;在所述倒伏状态监测结果为所述第五监测结果的情况下,所述目标地表反射率属于第五反射率区间;
22、第六监测结果,表示所述玉米为未倒伏状态;在所述倒伏状态监测结果为所述第六监测结果的情况下,所述目标地表反射率属于第六反射率区间。
23、可选地,所述从卫星遥感影像中提取监测范围内目标农作物的可见光绿波段的目标地表反射率,包括:
24、对所述卫星遥感影像进行预处理,得到所述监测范围内所有可见光波段的表观反射率;
25、基于所述表观反射率,确定所述监测范围内所有可见光波段的地表反射率;
26、从所述所有可见光波段的地表反射率中提取所述目标地表反射率。
27、可选地,所述对所述卫星遥感影像进行预处理,得到所述监测范围内所有可见光波段的表观反射率,包括:
28、对所述卫星遥感影像依次执行目标操作,得到所述监测范围内所有可见光波段的表观反射率;所述目标操作包括以下至少一项:
29、辐射校正、大气校正、影像镶嵌、正射校正及几何精校正。
30、可选地,在所述得到所述决策树模型输出的所述玉米及所述水稻的倒伏状态监测结果之后,所述方法还包括:
31、基于所述倒伏状态监测结果,确定kappa系数;所述kappa系数用于表征所述倒伏状态监测结果的正确率;
32、基于所述kappa系数,对所述倒伏状态监测结果进行验证。
33、本发明还提供一种目标农作物的倒伏监测装置,包括:
34、提取模块,用于从卫星遥感影像中提取监测范围内目标农作物的目标地表反射率,所述目标地表反射率为可见光绿波段的地表反射率;所述目标农作物包括玉米及水稻中至少一项;
35、输入模块,用于将所述目标地表反射率输入决策树模型,得到所述决策树模型输出的所述目标农作物的倒伏状态监测结果;所述决策树模型是基于目标农作物样本区域内可见光绿波段的地表反射率构建的。
36、本发明还提供一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述目标农作物的倒伏监测方法。
37、本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述目标农作物的倒伏监测方法。
38、本发明还提供一种计算机程序产品,包括计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述目标农作物的倒伏监测方法。
39、本发明提供的目标农作物的倒伏监测方法、装置、电子设备及存储介质,通过从卫星遥感影像中提取监测范围内目标农作物的可见光绿波段的目标地表反射率,其中,目标农作物包括玉米及水稻中至少一项;利用目标农作物的倒伏状态在可见光绿波段的目标反射率的显著差异,将目标地表反射率输入决策树模型,能够精准判断出目标农作物的倒伏状态,从而提高了目标农作物的倒伏监测精度,解决了以往倒伏提取边界区分模糊的问题;并且在监测过程中抗干扰能力强,保证了监测结果的准确性和可靠性。