一种基于连续小波变换的区域尺度农业大棚信息增强方法

摘要

本发明公开了一种基于连续小波变换的区域尺度农业大棚信息增强方法，包括以下步骤：获取待检测区域的多光谱卫星影像数据，并对卫星影像数据进行预处理，生成适用于提取信息的标准遥感数据；利用连续小波变换算法处理标准遥感数据，提取表征农业大棚信息的影像数据，并将提取的影像数据逐尺度合并；以原多光谱卫星影像数据为参照，利用目视解译方法筛选包含表征农业大棚信息的影像数据的敏感波段，并突出显示表征农业大棚信息的影像数据。本发明提供的基于连续小波变换的区域尺度农业大棚信息增强方法，以连续小波变换为数据处理手段，基于卫星影像对农业大棚信息进行快速、准确的识别，提升农业大棚管理水平，为农业发展提供技术支持。

说明书

技术领域

本发明涉及农业大棚信息识别技术领域，特别是涉及一种基于连续小波变换的区域尺度农业大棚信息增强方法。

背景技术

随着农业改革，以农业大棚蔬菜为主要代表的集约化蔬菜生产成为蔬菜生产主要方向，监测农业大棚的空间分布和动态变化，可为相关部门的政策制定提供技术支撑，并有效推进“菜篮子工程”的实施。

目前，农业大棚数据的获取多采用抽样调查和统计上报等方法，由于其工作流程复杂、人工干预过多等问题，导致数据获取的准确性和时效性较低。相比于传统统计方法，遥感具有宏观、动态、快速等特点，可以实现大面积动态同步观测，已经被用于农业大棚的信息提取。然而，尽管国内学者针对大棚信息提取的研究较多，且取得一定的研究成果，但是大多研究却偏重于大棚面积的信息提取，而对大棚是否空置这一关键信息却很少开展相关研究。高效利用大棚设施是认真落实“菜篮子工程”的关键，因此，如何实现长时间、大范围、高精度的农业大棚种植信息的提取，就成了一个亟待解决的重要问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于连续小波变换的区域尺度农业大棚信息增强方法，以连续小波变换为数据处理手段，基于卫星影像对农业大棚信息进行快速、准确的识别，提升农业大棚管理水平，为农业发展提供技术支持。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种基于连续小波变换的区域尺度农业大棚信息增强方法，该方法包括以下步骤：

S1，获取待检测区域的多光谱卫星影像数据，并对卫星影像数据进行预处理，生成适用于提取信息的标准遥感数据；

S2，利用连续小波变换算法处理经过步骤S1处理的标准遥感数据，提取表征农业大棚信息的影像数据，并将提取的影像数据逐尺度合并；

S3，以原多光谱卫星影像数据为参照，利用目视解译方法筛选包含表征农业大棚信息的影像数据的敏感波段，并突出显示表征农业大棚信息的影像数据。

进一步的，所述步骤S1中，所述获取待检测区域的多光谱卫星影像数据，具体包括：

所述多光谱卫星影像数据包含4个波段：蓝、绿、红、近红外，且影像的空间分辨率为亚米级。

进一步的，所述步骤S1中，所述对卫星影像数据进行预处理，具体包括：

利用遥感专业处理软件进行卫星影像数据的辐射纠正，将卫星影像数据转换为反射率；

利用标准影像数据进行几何纠正，并进行卫星影像数据的拼接。

进一步的，所述步骤S2中，利用连续小波变换算法处理经过步骤S1处理的标准遥感数据，提取表征农业大棚信息的影像数据，并将提取的影像数据逐尺度合并，具体包括：

将标准遥感数据视为多条光谱的组合，每个像元视为一条光谱，然后利用连续小波变换算法逐像元进行数据分解，得到不同位置和不同尺度上分解得到的表征农业大棚信息的影像数据；

所述表征农业大棚信息的影像数据为塑料薄膜的光谱信息，再将分解表征农业大棚信息的影像数据按尺度逐像元合并，重构影像数据。

进一步的，所述步骤S2中，采用的小波基如下：

式中，λ为光谱曲线的波段数，a和b均为正实数，其中a表示伸缩因子，用来定义小波的宽度，b为平移因子，用于确定小波的位置；当a＞1时，ψ(λ/a)的波长范围大于ψ(λ)的波长范围，随着a值的逐渐增大，ψ(λ/a)的波长范围比ψ(λ)的波长范围增大的幅度变大，此时小波变换对波长反映的相对较为粗略，而对频率反映的相对精细，这与低频情况恰好相互对应；当a＜1时，ψ(λ/a)的波长范围小于ψ(λ)的波长范围，随着a值的逐渐减小，ψ(λ/a)的波长范围比ψ(λ)的波长范围减小的幅度变小，此时小波变换对频率反映的相对较为粗略，而对波长则反映的相对较为精细。

根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：本发明提供的基于连续小波变换的区域尺度农业大棚信息增强方法，考虑到卫星影像中的大棚信息是塑料薄膜、裸地、植被的混合，其中塑料薄膜是大棚信息内固有信息，且塑料薄膜在大棚信息中占据主控地位，因此，本发明从影像像元值得光谱属性为切入点，以卫星遥感技术为主要观测手段，以连续小波变换主要数据处理手段，实现农业大棚信息的快速、准确识别，为大棚种植信息的自动识别、检测提供必要技术支撑。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明基于连续小波变换的区域尺度农业大棚信息增强方法的流程图；

图2是本发明实施例区域尺度工业厂房信息增强效果图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的目的是提供一种基于连续小波变换的区域尺度农业大棚信息增强方法，以连续小波变换为数据处理手段，基于卫星影像对农业大棚信息进行快速、准确的识别，提升农业大棚管理水平，为农业发展提供技术支持。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

如图1所示，本发明提供的基于连续小波变换的区域尺度农业大棚信息增强方法，包括以下步骤：

S1，获取待检测区域的多光谱卫星影像数据，并对卫星影像数据进行预处理，生成适用于提取信息的标准遥感数据；

S2，利用连续小波变换算法处理经过步骤S1处理的标准遥感数据，提取表征农业大棚信息的影像数据，并将提取的影像数据逐尺度合并；

S3，以原多光谱卫星影像数据为参照，利用目视解译方法筛选包含表征农业大棚信息的影像数据的敏感波段，并突出显示表征农业大棚信息的影像数据。

所述步骤S1中，所述获取待检测区域的多光谱卫星影像数据，具体包括：

所述多光谱卫星影像数据包含4个波段：蓝、绿、红、近红外，且影像的空间分辨率为亚米级。

所述步骤S1中，所述对卫星影像数据进行预处理，具体包括：

利用遥感专业处理软件进行卫星影像数据的辐射纠正，将卫星影像数据转换为反射率；

利用标准影像数据进行几何纠正，并进行卫星影像数据的拼接。

所述步骤S2中，利用连续小波变换算法处理经过步骤S1处理的标准遥感数据，提取表征农业大棚信息的影像数据，并将提取的影像数据逐尺度合并，具体包括：

将标准遥感数据视为多条光谱的组合，每个像元视为一条光谱，然后利用连续小波变换算法逐像元进行数据分解，得到不同位置和不同尺度上分解得到的表征农业大棚信息的影像数据；

所述表征农业大棚信息的影像数据为塑料薄膜的光谱信息，再将分解表征农业大棚信息的影像数据按尺度逐像元合并，重构影像数据。

小波变换可以通过伸缩和平移等运算对函数或信号在多个尺度上进行分解，较好解决傅里叶变换不能同时分析时间域和频率域的缺陷，应用于遥感图像处理、森林种类识别、植物胁迫识别、地理学、病虫害信息提取等众多领域，本发明主要应用连续小波技术在图像处理领域。本发明将图像视为多条光谱信息的组合，因而小波变换可以将图像逐像元进行数据分解，并分离出工业厂房光谱特征信息。连续小波变换通过对图像像元在多个尺度上进行分解，能够得到不同位置和不同尺度上分解得到的表征农业大棚信息的影像数据与低频信息，从而凸显部分地物的光谱信息。其中连续小波变换方法通过使用一个母小波函数ψ(λ)将光谱反射率f(λ)(λ＝1,2,......,n,)分解为不同尺度的低频信息与表征农业大棚信息的影像数据，所述步骤S2中，采用的小波基如下：

式中，λ为光谱曲线的波段数，a和b均为正实数，其中a表示伸缩因子，用来定义小波的宽度，b为平移因子，用于确定小波的位置；当a＞1时，ψ(λ/a)的波长范围大于ψ(λ)的波长范围，随着a值的逐渐增大，ψ(λ/a)的波长范围比ψ(λ)的波长范围增大的幅度变大，此时小波变换对波长反映的相对较为粗略，而对频率反映的相对精细，这与低频情况恰好相互对应；当a＜1时，ψ(λ/a)的波长范围小于ψ(λ)的波长范围，随着a值的逐渐减小，ψ(λ/a)的波长范围比ψ(λ)的波长范围减小的幅度变小，此时小波变换对频率反映的相对较为粗略，而对波长则反映的相对较为精细。

连续小波变换方法的这些优势正是本方法用于农业大棚信息增强依据和原因所在。

本发明提供的基于连续小波变换的区域尺度农业大棚信息增强方法有益效果如下：

(1)深入分析大棚内地物与光谱内在关联的基础上提出的，该方法具有高精度、简便、易操作等优势，可为大棚快速、识别提供基础技术支撑；

(2)大棚信息开展大棚设施补贴的重要基础数据，本发明可有助于进行精准补贴，从而为精准开展大棚设施补贴提供基础技术支撑；

(3)现有技术在大棚信息增强、识别方面相对匮乏，本发明能有效弥补该领域的不足，且本发明的检测精度更高，鲁棒性和普适性更好。

本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。