药果园粮经带状复合种植识别方法及其系统与流程

本发明涉及遥感图像识别，具体涉及药果园粮经带状复合种植识别方法，以及药果园粮经带状复合种植识别系统。

背景技术：

1、在山区与高海拔地区，把粮食作物以带状方式复合种植于中药材园区与果园的行间，是同时保障粮食安全与经济作物收益的重要途径。以凉山州为例，当地在艾草园区行间带状复合种植马铃薯、玉米、早稻，在石榴园区间套作早稻、辣椒、马铃薯，在高山蓝莓园区间套作马铃薯、荞麦、萝卜，并通过茬口精准衔接实现周年生产。此类模式能缓解粮经争地与耕地非粮化，但其推广与考核都依赖一个前提，能够在区域尺度上查清这些复合种植究竟分布在哪里、属于间作还是套作还是轮作、粮食条带占多大比例、茬口如何衔接。实地逐园调查在山区难以规模化，遥感识别因而成为唯一可行的手段。

2、然而现有的遥感作物识别方法在药果园区几乎全部失效，其原因可归结为一条共同的技术路线。公开号为cn115661554a的专利申请，公开了一种基于时序遥感影像的作物分类方法，该方法的作物分类模型由可学习位置编码模块、空域编码模块、时域编码模块与分类解码器构成，以门控循环单元对日历时间编码并与空域特征融合，采用跨域时间编码消除数据集时间分布不一致的问题，并先在源数据集作时间偏移增强训练、再在源域与目的域作带时移增强衰减的半监督训练。该方法对时间维度的全部处理，其目标都是把不同来源、不同年份的时序对齐到统一的时间基准，即通行的物候归一化。公开号为cn108399400a的专利申请，公开了一种基于高分辨率遥感数据的早期作物识别方法和系统，该方法收集sentinel-1与sentinel-2数据及地面数据，以数据合成法获得指定时间长度的合成时间序列，提取分类特征后以随机森林法与jm距离法评价特征贡献度获得优选特征，再基于免疫系统网络算法作作物识别，并针对农田破碎导致的混合像元设计了自适应处理机制，其中物候特征仅作为并列的分类特征之一。公开号为cn110751019a的专利申请，公开了一种基于深度学习的高分辨率影像农作物自动提取方法及装置，该方法按物候期分别训练卷积神经网络得到多个物候分类模型，依输入数据类型匹配相应模型后提取作物分布，并明确指出其不依赖多时相时序。

3、上述三者虽然在分类器上各不相同，却共享同一套预处理范式：把播期差异当作需要对齐消除的干扰、把混合像元当作需要借助端元光谱解混的病态问题、把山地坡向引起的辐射差异当作必须先行校正的系统误差、把亚像元尺度的条纹当作应予滤除的高频纹理噪声。这套范式用于连片单作农田是合适的，用于药果园的粮经带状复合种植则恰好把要找的信息逐一销毁：其一，茬口衔接是农艺人员刻意设计并精确执行的受控参数，是复合模式区别于单作的定义性时序特征，把时序对齐到统一基准等于把这一特征亲手抹去，结果是混合像元内果树物候与粮食作物物候被强行对齐到同一相位、混合时序被压成一个钝化的单峰，与单作果园的时序几乎不可分；其二，药果园的行距通常为3.0m至4.0m、行间粮食条带宽度仅1.5m至2.5m，远小于常用中高分辨率遥感影像的像元尺寸，条纹在预处理阶段被滤除后，带状这一结构属性以及粮经带宽比就再无恢复的可能；其三，山地陡坡区的地形辐射校正本身误差很大，校正残差在时序幅值上引入的畸变与真实的物候幅值差异同量级，使得任何以幅值为主的判据都不可靠。三者叠加的结果是，园区内的粮经复合种植在现有方法的识别结果中整体退化为园地一类，其面积、模式类别与粮经带宽比全部不可得，而这三项恰恰是粮食安全考核与耕地非粮化监测所要的量。

4、由此可见，本领域面临的核心技术问题是：如何在条带宽度远小于像元尺寸、混合像元端元不可得、山地辐射畸变显著且实地样本极为稀缺的药果园区，把被现有流程当作干扰而在预处理阶段消除的物候错位与亚像元条纹，还原为可直接判定粮经带状复合种植模式类别并反演粮经带宽比的判据。

技术实现思路

1、针对现有技术中药果园粮经带状复合种植遥感识别存在的、因物候对齐抹去茬口相位差且亚像元条纹被作为高频噪声滤除而导致复合种植整体退化为园地一类、模式类别与粮经带宽比不可得这一核心瓶颈，本发明提供药果园粮经带状复合种植识别方法及其系统，通过把物候错位由待消除的干扰反转为复合模式的定义性判据、把混合像元由待解混的丰度问题反转为可在时间频谱上自然分离的双分量问题、把亚像元条纹由待滤除的纹理噪声反转为可反演粮经带宽比的方向性调制信号，在不增加影像分辨率、不获取端元光谱、不作地形辐射校正的约束条件下，从农艺茬口设计与亚像元调制的原理层面上实现复合种植模式类别的判定与粮经带宽比的定量反演。

2、本发明的技术方案为：药果园粮经带状复合种植识别方法，包括以下步骤：获取覆盖药果园区的连续多年多时相遥感影像，逐像元计算植被指数时序并按地块边界划分地块单元；对每一像元的植被指数时序以各年份共用同一组谐波系数的年周期谐波模型作最小二乘拟合，取拟合值作为多年生木本分量、取植被指数时序与之的差作为一年生草本分量；以非对称高斯脉冲混合模型拟合一年生草本分量得到各茬作物的峰值相位、上升尺度与衰减尺度，并由相邻两茬的尺度之和与其峰值相位之差的差值除以该尺度之和得到茬口重叠度；对多年生木本分量按年份分别拟合一阶谐波得到逐年相位，取各年相位所对应单位复矢量的平均模长作为跨年相位一致性；在地块单元内对一年生草本分量的生育期积分场沿多个方向作一维功率谱分析，取各方向谱峰值与该方向谱均值之比的最大值作为方向性调制显著度、其对应谱峰频率的倒数作为条带周期，并由该方向上二次谐波与基频的幅值比的反余弦除以圆周率得到粮经带宽比；取跨年相位一致性、方向性调制显著度与茬口重叠度归一化后的乘积作为联合判别值以判定粮经带状复合种植并区分间作、套作与轮作，输出模式类别、粮经带宽比与茬口衔接期；以谱峰所对应的方向作为条带方向构造各向异性高斯核对植被指数时序作邻域加权平滑并交替迭代。

3、本发明还提供药果园粮经带状复合种植识别系统，包括：时序构建与地块单元划分模块，用于构建植被指数时序并划分地块单元；木本草本分量分解模块，用于以跨年共用谐波系数的拟合分离多年生木本分量与一年生草本分量；茬口解析模块，用于以非对称高斯脉冲混合模型解析各茬参数并构造茬口重叠度；跨年相位一致性检验模块，用于由逐年相位的单位复矢量平均模长判定木本作物园区归属；方向性调制分析模块，用于输出方向性调制显著度、条带周期、条带方向并反演粮经带宽比；联合判别与反馈输出模块，用于三判据联合判定模式类别并以条带方向回送各向异性核作交替迭代。上述各模块与前述方法的各步骤一一对应。

4、其一，本发明使粮经带状复合种植由不可识别变为可识别。该效果来源于独立权利要求中以各年份共用同一组谐波系数的年周期谐波模型作最小二乘拟合分离两个分量与由相邻两茬的尺度之和与峰值相位之差构造茬口重叠度两项技术特征。其机理在于，多年生木本在连续多年的同一相位重现，一年生草本逐年可变且呈季节脉冲，二者在时间频谱上天然分离，因而无需端元光谱即可分解；分解之后，茬口衔接这一农艺设计参数直接表现为相邻脉冲的相位差与尺度和的关系，而这正是复合模式区别于单作的定义性特征。

5、其二，本发明使粮经带宽比这一亚像元尺度的量成为可测量。该效果来源于由二次谐波与基频的幅值比的反余弦除以圆周率得到粮经带宽比这一技术特征。其机理在于，宽度为条带周期与占空比之积的周期性条带，其空间波形的各阶傅里叶系数的模正比于占空比与阶数之积的正弦，二阶与一阶之比恰好等于占空比与圆周率之积的余弦，因而占空比可由该比值经反余弦直接解析求得；这一关系不要求条带在空间域可分辨，只要求条带周期落在采样定理允许的频带内。

6、其三，本发明呈现显著的协同效应。同一次跨年谐波分解同时产出三条判据支路：木本分量给出跨年相位一致性以判定园区归属，草本分量的脉冲序列给出茬口重叠度以判定间作套作轮作，草本分量的生育期积分场给出方向性调制显著度与粮经带宽比以判定带状结构；三者以乘积而非加权和的方式联合，对应木本共存、条带存在、茬口重叠三个条件必须同时成立这一复合种植的定义；而方向性调制分析所得的条带方向又反馈用于时序的各向异性平滑，使三条支路的信噪比同步提升。任一环节单独存在均不成立。

7、其四，本发明顺带免除了山地地形辐射校正。该效果来源于上述各判据量均为相位量或同量纲之比这一构造上的性质。其机理在于，山地坡向引起的辐射畸变在植被指数时序上近似表现为一个乘性因子，而最小二乘拟合的谐波系数随该因子同比缩放、四象限反正切给出的相位不变，脉冲拟合的峰值相位与上升衰减尺度不变，功率谱的峰均比与谐波幅值比不变；因此本发明的全部判据对该乘性因子严格不敏感。这一点在陡坡山区尤为重要，因为地形辐射校正本身的残差与真实物候差异同量级，现有以幅值为主的方法必须先行校正而校正后仍不可靠。本发明适配山区药材园与果园的粮经复合种植面积核查、模式类别普查、耕地非粮化监测与示范基地推广成效评估等应用场景。