基于遥感影像数据的棉花脱叶剂使用方法、系统和介质与流程

1.本发明涉及棉花药剂使用技术领域，尤其是涉及一种基于遥感影像数据的棉花脱叶剂使用方法、系统和介质。


背景技术：

2.我国是棉产量居世界首位的生产大国，而新疆作为国内最大的棉花种植基地，提高新疆棉花的产量自然具有重大意义。相关技术中，通常是通过人工去观察棉田各个区域的棉叶脱落情况，再根据技术人员的多年工作经验来决定怎样使用棉花脱叶剂，主观性强、准确率低，常常需要大量的人工参与到棉花脱叶剂使用的过程中，流程繁琐，而且效率十分低下，在喷洒棉花脱叶剂时常常出现超剂量喷洒，造成环境污染、喷洒成本高利用率低的问题。


技术实现要素：

3.本发明的目的在于克服上述技术不足，提出一种基于遥感影像数据的棉花脱叶剂使用方法、系统和介质，解决现有技术中在喷洒棉花脱叶剂时常常出现超剂量喷洒，造成环境污染、喷洒成本高利用率低的问题。
4.为达到上述技术目的，第一方面，本发明的技术方案提供一种基于遥感影像数据的棉花脱叶剂使用方法，包括以下步骤：
5.选定研究区范围，获取在棉花吐絮期内所述研究区范围在不同时间的多幅第一栅格影像数据；
6.计算每一幅所述第一栅格影像数据的归一化植被指数；
7.获取参考指数，所述参考指数为棉花在花铃期内，根据多幅在所述研究区范围不同时间获取的第二栅格影像数据计算得到的最大的归一化植被指数；
8.计算每一幅所述第一栅格影像数据的归一化植被指数与所述参考指数的波段差值，并根据所述波段差值对所述研究区范围的不同区域制定棉花脱叶剂使用方案。
9.与现有技术相比，本发明的有益效果包括：
10.本发明提供的基于遥感影像数据的棉花脱叶剂使用方法，包括：选定研究区范围，获取在棉花吐絮期内所述研究区范围在不同时间的多幅第一栅格影像数据；计算每一幅所述第一栅格影像数据的归一化植被指数；获取参考指数，所述参考指数为棉花在花铃期内，根据多幅在所述研究区范围不同时间获取的第二栅格影像数据计算得到的最大的归一化植被指数；计算每一幅所述第一栅格影像数据的归一化植被指数与所述参考指数的波段差值，并根据所述波段差值对所述研究区范围的不同区域制定棉花脱叶剂使用方案。通过卫星数据监测吐絮期棉花的脱叶效果，对脱叶程度低的地方加大脱叶剂的使用量，合理使用棉花的脱叶剂，降低喷洒成本，使棉花的脱叶效果更佳，从而提高机械化采棉的效率，进而提高棉花的产量。
11.根据本发明的一些实施例，所述吐絮期设定为每年的9月15日至10月15日。
12.根据本发明的一些实施例，所述第一栅格影像数据每5天获取一幅。
13.根据本发明的一些实施例，所述多幅第一栅格影像数据和多幅所述第二栅格影像数据通过哨兵卫星获取。
14.根据本发明的一些实施例，在所述计算每一幅所述第一栅格影像数据的归一化植被指数之前，包括步骤：
15.选定包含完整所述研究区范围且云量占比小于预设阈值的影像数据作为所述第一栅格影像数据。
16.根据本发明的一些实施例，所述归一化植被指数的计算公式为：
17.ndvi＝(nir-red)/(nir red)
18.其中，nir为s2a数据b8a波段，red为s2a数据。
19.根据本发明的一些实施例，所述并根据所述波段差值对所述研究区范围的不同区域制定棉花脱叶剂使用方案，包括步骤：
20.根据所述波段差值将所述研究区范围的不同区域分为低脱叶度区域，中脱叶度区域，高脱叶度区域。
21.根据本发明的一些实施例，当所述波段差值在0.1以上且小于0.35，所述波段差值对应的区域为低脱叶度区域；
22.当所述波段差值在0.35以上且小于0.5，所述波段差值对应的区域为中脱叶度区域；
23.当所述波段差值在0.5以上且小于0.8，所述波段差值对应的区域为高脱叶度区域。
24.第二方面，本发明的技术方案提供一种基于遥感影像数据的棉花脱叶剂使用系统，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面中任意一项所述的基于遥感影像数据的棉花脱叶剂使用方法。
25.第三方面，本发明的技术方案提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使计算机执行如第一方面中任意一项所述的基于遥感影像数据的棉花脱叶剂使用方法。
26.本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
27.本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中摘要附图要与说明书附图的其中一幅完全一致：
28.图1为本发明一个实施例提供的基于遥感影像数据的棉花脱叶剂使用方法的流程图。
具体实施方式
29.为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并
不用于限定本发明。
30.需要说明的是，虽然在系统示意图中进行了功能模块划分，在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于系统中的模块划分，或流程图中的顺序执行所示出或描述的步骤。说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。
31.本发明提供了一种基于遥感影像数据的棉花脱叶剂使用方法，通过卫星数据监测吐絮期棉花的脱叶效果，对脱叶程度低的地方加大脱叶剂的使用量，合理使用棉花的脱叶剂，降低喷洒成本，使棉花的脱叶效果更佳，从而提高机械化采棉的效率，进而提高棉花的产量。
32.下面结合附图，对本发明实施例作进一步阐述。
33.参考图1，图1为本发明一个实施例提供的基于遥感影像数据的棉花脱叶剂使用方法的流程图，基于遥感影像数据的棉花脱叶剂使用方法包括但是不仅限于步骤s110至步骤s140。
34.步骤s110，选定研究区范围，获取在棉花吐絮期内研究区范围在不同时间的多幅第一栅格影像数据；
35.步骤s120，计算每一幅第一栅格影像数据的归一化植被指数；
36.步骤s130，获取参考指数，参考指数为棉花在花铃期内，根据多幅在研究区范围不同时间获取的第二栅格影像数据计算得到的最大的归一化植被指数；
37.步骤s140，计算每一幅第一栅格影像数据的归一化植被指数与参考指数的波段差值，并根据波段差值对研究区范围的不同区域制定棉花脱叶剂使用方案。
38.在一实施例中，基于遥感影像数据的棉花脱叶剂使用方法包括：选定研究区范围，获取在棉花吐絮期内研究区范围在不同时间的多幅第一栅格影像数据；计算每一幅第一栅格影像数据的归一化植被指数；获取参考指数，参考指数为棉花在花铃期内，根据多幅在研究区范围不同时间获取的第二栅格影像数据计算得到的最大的归一化植被指数；计算每一幅第一栅格影像数据的归一化植被指数与参考指数的波段差值，并根据波段差值对研究区范围的不同区域制定棉花脱叶剂使用方案。通过卫星数据监测吐絮期棉花的脱叶效果，对脱叶程度低的地方加大脱叶剂的使用量，合理使用棉花的脱叶剂，降低喷洒成本，使棉花的脱叶效果更佳，从而提高机械化采棉的效率，进而提高棉花的产量。
39.在一实施例中，基于遥感影像数据的棉花脱叶剂使用方法包括：选定研究区范围，获取在棉花吐絮期内研究区范围在不同时间的多幅第一栅格影像数据；计算每一幅第一栅格影像数据的归一化植被指数；获取参考指数，参考指数为棉花在花铃期内，根据多幅在研究区范围不同时间获取的第二栅格影像数据计算得到的最大的归一化植被指数；计算每一幅第一栅格影像数据的归一化植被指数与参考指数的波段差值，并根据波段差值对研究区范围的不同区域制定棉花脱叶剂使用方案。
40.棉花的生长期可分为播种育苗期、苗期、蕾期、花铃期和吐絮期，跨度为4月到10月，棉花的脱叶发生在吐絮期，所以取吐絮期date1-date2(一般为9月15日—10月15日)之间的sentinel(哨兵)-2level-2a(简称s2a)区域比较完整、云量较少的多幅栅格影像数据，当然，本实施例提到的吐絮期为9月15日—10月15日，也不仅限于本实施例提到的吐絮期间，可以是根据不同区域的季节气候情况进行灵活调整，可以是向前推进几天，或者向后延
后几天也可，本实施例对本发明的保护范围不构成限制。
41.本发明实施例通过卫星数据监测吐絮期棉花的脱叶效果，对脱叶程度低的地方加大脱叶剂的使用量，合理使用棉花的脱叶剂，降低喷洒成本，使棉花的脱叶效果更佳，从而提高机械化采棉的效率，进而提高棉花的产量。
42.在一实施例中，基于遥感影像数据的棉花脱叶剂使用方法包括：选定研究区范围，获取在棉花吐絮期内研究区范围在不同时间的多幅第一栅格影像数据；计算每一幅第一栅格影像数据的归一化植被指数；获取参考指数，参考指数为棉花在花铃期内，根据多幅在研究区范围不同时间获取的第二栅格影像数据计算得到的最大的归一化植被指数；计算每一幅第一栅格影像数据的归一化植被指数与参考指数的波段差值，并根据波段差值对研究区范围的不同区域制定棉花脱叶剂使用方案。
43.棉花的生长期可分为播种育苗期、苗期、蕾期、花铃期和吐絮期，跨度为4月到10月，棉花的脱叶发生在吐絮期，所以取吐絮期date1-date2(一般为9月15日—10月15日)之间的sentinel(哨兵)-2level-2a(简称s2a)区域比较完整、云量较少的多幅第一栅格影像数据，第一栅格影像数据的获取可以是每5天获取一幅，1个月大概6幅，本实施例提到的栅格影像数据的获取获取周期设置合理，数据处理量合适，具有很好的实用价值。
44.在一实施例中，基于遥感影像数据的棉花脱叶剂使用方法包括：选定研究区范围，获取在棉花吐絮期内研究区范围在不同时间的多幅第一栅格影像数据；计算每一幅第一栅格影像数据的归一化植被指数；获取参考指数，参考指数为棉花在花铃期内，根据多幅在研究区范围不同时间获取的第二栅格影像数据计算得到的最大的归一化植被指数；计算每一幅第一栅格影像数据的归一化植被指数与参考指数的波段差值，并根据波段差值对研究区范围的不同区域制定棉花脱叶剂使用方案。
45.棉花的生长期可分为播种育苗期、苗期、蕾期、花铃期和吐絮期，跨度为4月到10月，棉花的脱叶发生在吐絮期，所以取吐絮期date1-date2(一般为9月15日—10月15日)之间的sentinel(哨兵)-2level-2a(简称s2a)区域比较完整、云量较少的多幅第一栅格影像数据，第一栅格影像数据的获取可以是每5天获取一幅，1个月大概6幅，多幅第一栅格影像数据和多幅所述第二栅格影像数据通过哨兵卫星获取。
46.在一实施例中，基于遥感影像数据的棉花脱叶剂使用方法包括：选定研究区范围，获取在棉花吐絮期内研究区范围在不同时间的多幅第一栅格影像数据；选定包含完整研究区范围且云量占比小于预设阈值的影像数据作为第一栅格影像数据，计算每一幅第一栅格影像数据的归一化植被指数；获取参考指数，参考指数为棉花在花铃期内，根据多幅在研究区范围不同时间获取的第二栅格影像数据计算得到的最大的归一化植被指数；计算每一幅第一栅格影像数据的归一化植被指数与参考指数的波段差值，并根据波段差值对研究区范围的不同区域制定棉花脱叶剂使用方案。通过卫星数据监测吐絮期棉花的脱叶效果，对脱叶程度低的地方加大脱叶剂的使用量，合理使用棉花的脱叶剂，降低喷洒成本，使棉花的脱叶效果更佳，从而提高机械化采棉的效率，进而提高棉花的产量。
47.在一实施例中，基于遥感影像数据的棉花脱叶剂使用方法包括：选定研究区范围，获取在棉花吐絮期内研究区范围在不同时间的多幅第一栅格影像数据；选定包含完整研究区范围且云量占比小于预设阈值的影像数据作为第一栅格影像数据，计算每一幅第一栅格影像数据的归一化植被指数；获取参考指数，参考指数为棉花在花铃期内，根据多幅在研究
区范围不同时间获取的第二栅格影像数据计算得到的最大的归一化植被指数；计算每一幅第一栅格影像数据的归一化植被指数与参考指数的波段差值，并根据波段差值对研究区范围的不同区域制定棉花脱叶剂使用方案。归一化植被指数的计算公式为：
48.ndvi＝(nir-red)/(nir red)
49.其中，nir为s2a数据b8a波段，red为s2a数据。
50.在一实施例中，基于遥感影像数据的棉花脱叶剂使用方法包括：选定研究区范围，获取在棉花吐絮期内研究区范围在不同时间的多幅第一栅格影像数据；计算每一幅第一栅格影像数据的归一化植被指数；获取参考指数，参考指数为棉花在花铃期内，根据多幅在研究区范围不同时间获取的第二栅格影像数据计算得到的最大的归一化植被指数；计算每一幅第一栅格影像数据的归一化植被指数与参考指数的波段差值，根据所述波段差值将所述研究区范围的不同区域分为低脱叶度区域，中脱叶度区域，高脱叶度区域，并根据波段差值对研究区范围的不同区域制定棉花脱叶剂使用方案。
51.在一实施例中，基于遥感影像数据的棉花脱叶剂使用方法包括：选定研究区范围，获取在棉花吐絮期内研究区范围在不同时间的多幅第一栅格影像数据；计算每一幅第一栅格影像数据的归一化植被指数；获取参考指数，参考指数为棉花在花铃期内，根据多幅在研究区范围不同时间获取的第二栅格影像数据计算得到的最大的归一化植被指数；计算每一幅第一栅格影像数据的归一化植被指数与参考指数的波段差值，根据所述波段差值将所述研究区范围的不同区域分为低脱叶度区域，中脱叶度区域，高脱叶度区域，当所述波段差值在0.1以上且小于0.35，所述波段差值对应的区域为低脱叶度区域；当所述波段差值在0.35以上且小于0.5，所述波段差值对应的区域为中脱叶度区域；当所述波段差值在0.5以上且小于0.8，所述波段差值对应的区域为高脱叶度区域，并根据波段差值对研究区范围的不同区域制定棉花脱叶剂使用方案。
52.本发明还提供量一种基于遥感影像数据的棉花脱叶剂使用系统，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述的基于遥感影像数据的棉花脱叶剂使用方法。处理器和存储器可以通过总线或者其他方式连接。
53.存储器作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序以及非暂态性计算机可执行程序。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施方式中，存储器可选包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至该处理器。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
54.需要说明的是，本实施例中的基于遥感影像数据的棉花脱叶剂使用系统，可以包括有业务处理模块、边缘端数据库、服务端版本信息寄存器、数据同步模块，处理器执行计算机程序时实现如上述应用在基于遥感影像数据的棉花脱叶剂使用系统的基于遥感影像数据的棉花脱叶剂使用方法。
55.以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
56.此外，本发明的一个实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个处理器或控制器执行，例如，被上述终端实施例中的一个处理器执行，可使得上述处理器执行上述实施例中的基于遥感影像数据的棉花脱叶剂使用方法。
57.本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。某些物理组件或所有物理组件可以被实施为由处理器，如中央处理器、数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上，计算机可读介质可以包括计算机存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。如本领域普通技术人员公知的，术语计算机存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于ram、rom、eeprom、闪存或其他存储器技术、cd-rom、数字多功能盘(dvd)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质。
58.以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明并不局限于上述实施方式，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可作出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本发明权利要求所限定的范围内。
59.以上所述本发明的具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限定。任何根据本发明的技术构思所做出的各种其他相应的改变与变形，均应包含在本发明权利要求的保护范围内。