一种作物长势遥感反演产品地面调查点选取方法与流程

本发明涉及一种作物长势遥感反演产品地面调查点选取方法，属于农业遥感。

背景技术：

1、利用作物长势遥感反演产品（如作物叶面积指数、作物冠层叶绿素含量、作物冠层氮素含量等）对大范围作物的长势进行监测，已成为现代农业管理的重要手段。然而，由于在数据获取、辐射定标、几何纠正、大气校正及反演等环节都不同程度地存在误差，作物长势遥感反演产品依赖地面调查数据的验证与校正。因此，科学、高效地选取具有代表性的地面调查点，对于更好地发挥作物长势遥感反演产品的作用具有重要意义。

2、目前，常用的地面调查点选取方法包括随机采样法、系统采样法等。随机采样法在作物种植区域完全随机地布设地面调查点，具有统计基础简单、易实现等特点，但采用此方法布设的地面调查点在地理空间上往往分布不均，导致选取的地面调查点代表性不足。系统采样法按照固定的空间间隔布设地面调查点。采用该方法布设的地面调查点均匀覆盖作物种植区域，但该方法未考虑作物长势的空间异质性。例如，在均质的大田区域和异质的丘陵区域采用相同密度布设地面调查点，会造成资源浪费或关键信息缺失。此外，上述方法未考虑地形因子、土壤因子、管理因子、气象因子等影响作物长势的环境因子，导致选取的地面调查点无法全面覆盖不同环境条件下的作物长势类型；上述方法也未考虑道路通达性、斑块边界等约束性空间信息，可能导致部分地面调查点实地调查难度大等问题。

3、因此，亟需发展一种综合考虑环境异质性和约束性空间信息的地面调查点选取方法，以提高作物长势遥感监测产品验证和校正的科学性和效率。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种客观、高效的作物长势遥感反演产品地面调查点选取方法。

2、为实现上述目的，本发明通过以下技术方案实现：

3、一种作物长势遥感反演产品地面调查点选取方法，包括以下步骤：

4、获取待调查区域内的作物长势遥感反演产品；

5、收集并处理影响作物长势空间分异的环境因子数据，构建环境因子栅格数据集；

6、将所述作物长势遥感反演产品与所述环境因子栅格数据集进行叠加，并对作物种植区域内的所有像元聚类，得到聚类后的候选区；

7、在每种候选区内部，识别并保留面积大于预设阈值的斑块作为保留斑块，对所述保留斑块进行边缘像元剔除，得到核心斑块；

8、确定每个核心斑块对应的待选地面调查点；

9、对每种候选区，将其核心斑块进行排序，根据排序结果，选取前n位的核心斑块的待选地面调查点作为最终的地面调查点。

10、优选的，所述作物长势遥感反演产品包括作物叶面积指数和/或作物冠层叶绿素含量和/或作物冠层氮素含量和/或作物冠层类胡萝卜素含量。

11、优选的，所述环境因子栅格数据集包括：地形因子和/或土壤因子和/或管理因子和/或气象因子；

12、所述地形因子包括：海拔、坡度、坡向和地形起伏度栅格数据；

13、所述土壤因子包括：土壤类型、土壤质地和土壤有机质含量栅格数据；

14、所述管理因子包括：灌溉/旱作分区栅格数据；

15、所述气象因子包括：气温、降水量和日照时数栅格数据。

16、优选的，所述边缘像元剔除具体方式如下：进行一轮或两轮一侧无邻居的像元剔除。

17、优选的，所述确定每个核心斑块对应的待选地面调查点的方法为：

18、确定每个核心斑块的最大内接矩形或最大内接正方形或最大内圆，将核心斑块最大内接矩形或最大内接正方形或最大内圆的中心作为对应核心斑块的待选地面调查点。

19、优选的，确定每个核心斑块的最大内接矩形或最大内接正方形或最大内圆，包括：

20、将核心斑块转换成矢量多边形，将所述矢量多边形的边界转换成由节点和边构成的图，其中，节点的特征包含其坐标；

21、将所述图嵌入为多维特征向量，并将该多维特征向量作为所述图的嵌入向量；

22、根据所述图的嵌入向量得到所述最大内接矩形或正方形的顶点坐标或最大内圆的圆心坐标和半径。

23、优选的，所述对核心斑块进行排序具体方式如下：

24、对每种候选区，根据其核心斑块面积从大到小排序，再根据核心斑块最大内接矩形或最大内接正方形或最大内圆的面积从大到小排序，最后基于核心斑块对应待选地面调查点到道路网络的最小距离从小到大排序。

25、本发明的优点在于：本发明所选取地面调查点能更好代表作物种植区内各种可能的“长势-环境”组合类型。用此方法选取的地面调查点对作物长势遥感反演产品进行验证，能够更准确地评估作物长势遥感反演产品在不同条件下的反演精度。在保证代表性的前提下，引入基于道路网络的可达性分析，可显著降低实地调查的时间、人力和经济成本。

1.一种作物长势遥感反演产品地面调查点选取方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的作物长势遥感反演产品地面调查点选取方法，其特征在于，所述作物长势遥感反演产品包括作物叶面积指数和/或作物冠层叶绿素含量和/或作物冠层氮素含量和/或作物冠层类胡萝卜素含量。

3.根据权利要求1所述的作物长势遥感反演产品地面调查点选取方法，其特征在于，所述环境因子栅格数据集包括：地形因子和/或土壤因子和/或管理因子和/或气象因子；

4.根据权利要求1所述的作物长势遥感反演产品地面调查点选取方法，其特征在于，所述边缘像元剔除具体方式如下：进行一轮或两轮一侧无邻居的像元剔除。

5.根据权利要求1所述的作物长势遥感反演产品地面调查点选取方法，其特征在于，所述确定每个核心斑块对应的待选地面调查点的方法为：

6.根据权利要求5所述的作物长势遥感反演产品地面调查点选取方法，其特征在于，确定每个核心斑块的最大内接矩形或最大内接正方形或最大内圆，包括：

7.根据权利要求6所述的作物长势遥感反演产品地面调查点选取方法，其特征在于，所述对核心斑块进行排序具体方式如下：