識別農田的擴張類型的方法
【技術領域】
[0001] 本發明涉及農田變化檢測領域，更具體地講，涉及一種識別農田的擴張類型的方 法。
【背景技術】
[0002] 干旱、半干旱地區生態環境是陸地生態系統重要構成之一。近幾十年來，由于農業 經濟主導下的農田擴張，特別是灌溉農業的高速發展，中國干旱地區綠洲的土地覆蓋發生 了顯著變化。然而不容忽視的問題在于，農田的快速擴張以及由于干旱區水資源的匱乏導 致頻繁棄耕和疏于管理，造成土壤鹽堿化和沙漠化，對干旱地區早已脆弱的生態環境產生 災難性的影響。因此，對干旱區農田的變化情況進行分析以規劃和管理農田顯得尤為緊迫 和重要。
[0003] 然而，現有的對農田的變化情況進行分析的方法無法有效地獲知農田的變化類 型。
【發明內容】
[0004] 本發明的示例性實施例提供一種識別農田的擴張類型的方法。根據所述方法能夠 有效地識別出農田的擴張類型。
[0005] 根據本發明的示例性實施例，提供一種識別農田的擴張類型的方法，其特征在于， 所述方法包括：(A)分別獲取多個時期的農田覆蓋分布圖；(B)對所述多個時期中的各個 時期的農田覆蓋分布圖進行疊置分析，得到農田擴張軌跡圖；（C)根據農田擴張軌跡圖，確 定農田擴張軌跡圖中發生農田擴張的每個時期的擴張部分；(D)計算農田擴張軌跡圖中發 生農田擴張的每個時期的擴張部分的散布與并列指標、發生農田擴張的每個時期的擴張部 分的凝合度指標、發生農田擴張的每個時期的擴張部分的面積加權平均斑塊最鄰近距離指 標；(E)根據所述散布與并列指標、所述凝合度指標、所述面積加權平均斑塊最鄰近距離指 標來識別農田的擴張類型。
[0006] 可選地，所述農田的擴張類型包括：隨機型、圈層分布型和方向指向型。
[0007] 可選地，步驟（E)中：在所述散布與并列指標均大于第一預定值、所述面積加權平 均斑塊最鄰近距離指標均大于第二預定值時，農田的擴張類型為隨機型；在所述散布與并 列指標均小于第三預定值、所述凝合度指標均大于第四預定值、所述面積加權平均斑塊最 鄰近距離指標均小于第五預定值時，農田的擴張類型為圈層分布型；在發生農田擴張的第 一時期的擴張部分的散布與并列指標小于第六預定值，且后續的發生農田擴張的每個時期 的擴張部分的散布與并列指標依次逐漸增大、發生農田擴張的第一時期的擴張部分的凝合 度指標大于第七預定值，且后續的發生農田擴張的每個時期的擴張部分的凝合度指標依次 逐漸減小、所述面積加權平均斑塊最鄰近距離指標均大于第八預定值時，農田的擴張類型 為方向指向型。
[0008] 可選地，步驟（A)包括：(Al)分別獲取多個時期的遙感影像；(A2)對所述多個時 期中的各個時期的遙感影像數據分別進行預處理；(A3)根據遙感分類方法分別對預處理 的各個時期的遙感影像中的地表物體進行分類，并提取出所述各個時期的遙感影像中的農 田覆蓋部分得到各個時期的農田覆蓋分布圖。
[0009] 可選地，所述預處理包括：基于遙感衛星姿態參數的幾何粗校正和影像對影像的 幾何精校正。
[0010] 可選地，所述遙感分類方法為基于像元光譜信息分類或基于影像分割的面向對象 分類。
[0011] 可選地，步驟（B)包括：(B1)將所述多個時期中的各個時期的農田覆蓋分布圖中 的農田覆蓋部分的像元的值設置為第一值，非農田覆蓋部分的像元的值設置為第二值，得 到所述各個時期的農田覆蓋分布二值圖；(B2)獲得像元所在的各個位置的指示值，其中， 基于所述各個時期的農田覆蓋分布二值圖中同一位置的像元的值獲取所述同一位置的指 示值；(B3)根據各個位置的指示值分別確定相應位置的像元的值，以得到農田擴張軌跡 圖。
[0012] 可選地，基于所述各個時期的農田覆蓋分布二值圖中同一位置的像元的值獲取所 述同一位置的指示值包括：將所述各個時期的農田覆蓋分布二值圖中同一位置的像元的值 按預定順序排列，并將排列得到的數轉換成十進制數來作為所述同一位置的指示值。
[0013] 可選地，步驟（C)中：在農田擴張軌跡圖中，同一時期的擴張部分中的像元具有相 同的值，根據像元的值來確定擴張部分發生的時期。
[0014] 可選地，步驟（D)中通過下式計算發生農田擴張的第i時期的擴張部分的散布與 并列指標IJI i:
【主權項】
1. 一種識別農田的擴張類型的方法，其特征在于，所述方法包括： (A) 分別獲取多個時期的農田覆蓋分布圖； (B) 對所述多個時期中的各個時期的農田覆蓋分布圖進行疊置分析，得到農田擴張軌 跡圖； (C) 根據農田擴張軌跡圖，確定農田擴張軌跡圖中發生農田擴張的每個時期的擴張部 分； (D) 計算農田擴張軌跡圖中發生農田擴張的每個時期的擴張部分的散布與并列指標、 發生農田擴張的每個時期的擴張部分的凝合度指標、發生農田擴張的每個時期的擴張部分 的面積加權平均斑塊最鄰近距離指標； (E) 根據所述散布與并列指標、所述凝合度指標、所述面積加權平均斑塊最鄰近距離指 標來識別農田的擴張類型。
2. 根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述農田的擴張類型包括：隨機型、圈層 分布型和方向指向型。
3. 根據權利要求2所述的方法，其特征在于，步驟（E)中： 在所述散布與并列指標均大于第一預定值、所述面積加權平均斑塊最鄰近距離指標均 大于第二預定值時，農田的擴張類型為隨機型； 在所述散布與并列指標均小于第三預定值、所述凝合度指標均大于第四預定值、所述 面積加權平均斑塊最鄰近距離指標均小于第五預定值時，農田的擴張類型為圈層分布型； 在發生農田擴張的第一時期的擴張部分的散布與并列指標小于第六預定值，且后續的 發生農田擴張的每個時期的擴張部分的散布與并列指標依次逐漸增大、發生農田擴張的第 一時期的擴張部分的凝合度指標大于第七預定值，且后續的發生農田擴張的每個時期的擴 張部分的凝合度指標依次逐漸減小、所述面積加權平均斑塊最鄰近距離指標均大于第八預 定值時，農田的擴張類型為方向指向型。
4. 根據權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟（A)包括： (Al)分別獲取多個時期的遙感影像； (A2)對所述多個時期中的各個時期的遙感影像數據分別進行預處理； (A3)根據遙感分類方法分別對預處理的各個時期的遙感影像中的地表物體進行分類， 并提取出所述各個時期的遙感影像中的農田覆蓋部分得到各個時期的農田覆蓋分布圖。
5. 根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述預處理包括：基于遙感衛星姿態參數 的幾何粗校正和影像對影像的幾何精校正。
6. 根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述遙感分類方法為基于像元光譜信息 分類或基于影像分割的面向對象分類。
7. 根據權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟（B)包括： (BI)將所述多個時期中的各個時期的農田覆蓋分布圖中的農田覆蓋部分的像元的值 設置為第一值，非農田覆蓋部分的像元的值設置為第二值，得到所述各個時期的農田覆蓋 分布二值圖； (B2)獲得像元所在的各個位置的指示值，其中，基于所述各個時期的農田覆蓋分布二 值圖中同一位置的像元的值獲取所述同一位置的指示值； (B3)根據各個位置的指示值分別確定相應位置的像元的值，以得到農田擴張軌跡圖。
8. 根據權利要求7所述的方法，其特征在于，基于所述各個時期的農田覆蓋分布二值 圖中同一位置的像元的值獲取所述同一位置的指示值包括：將所述各個時期的農田覆蓋分 布二值圖中同一位置的像元的值按預定順序排列，并將排列得到的數轉換成十進制數來作 為所述同一位置的指示值。
9. 根據權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟（C)中：在農田擴張軌跡圖中，同一 時期的擴張部分中的像元具有相同的值，根據像元的值來確定擴張部分發生的時期。
10. 根據權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟（D)中通過下式計算發生農田擴張 的笛i時期的擴張部分的散布與#列指標TII i: 其中，eik為農田擴張軌跡圖中發生農田擴張的第i時期的擴張部分中的各個擴張塊和 第k時期的擴張部分中的各個擴張塊的共有邊界的長度之和，m為發生農田擴張的時期的 數量； 通過下式計算發生農田擴張的第i時期的擴張部分的凝合度指標COHESIONi:
其中，Pij為農田擴張軌跡圖中發生農田擴張的第i時期的擴張部分中的擴張塊中的第 j個擴張塊的周長，為農田擴張軌跡圖中發生農田擴張的第i時期的擴張部分中的擴張 塊中的第j個擴張塊的面積，Z為農田擴張軌跡圖中所有像元的數量，η為發生農田擴張的 第i時期的擴張部分中的擴張塊的數量； 通過下式計算發生農田擴張的第i時期的擴張部分的面積加權平均斑塊最鄰近距離 指標 ENN_AMi:
其中，Ilij為農田擴張軌跡圖中發生農田擴張的第i時期的擴張部分中的擴張塊中的第 j個擴張塊與同一時期的擴張部分中的其他擴張塊之間的最小的歐氏距離， 其中，任意一個擴張部分包括至少一個擴張塊。
【專利摘要】本發明提供一種識別農田的擴張類型的方法，所述方法包括：分別獲取多個時期的農田覆蓋分布圖；對所述多個時期中的各個時期的農田覆蓋分布圖進行疊置分析，得到農田擴張軌跡圖；根據農田擴張軌跡圖，確定農田擴張軌跡圖中發生農田擴張的每個時期的擴張部分；計算農田擴張軌跡圖中發生農田擴張的每個時期的擴張部分的散布與并列指標、凝合度指標、面積加權平均斑塊最鄰近距離指標；根據所述散布與并列指標、凝合度指標、面積加權平均斑塊最鄰近距離指標來識別農田的擴張類型。根據本發明的示例性實施例的方法能夠有效地識別出農田的擴張類型。
【IPC分類】G06K9-62, G06K9-00
【公開號】CN104680153
【申請號】CN201510111750
【發明人】孫博, 周啟鳴
【申請人】中國科學院深圳先進技術研究院
【公開日】2015年6月3日
【申請日】2015年3月13日