申请/专利权人：中国科学院东北地理与农业生态研究所

申请日：2024-04-30

公开（公告）日：2024-06-25

公开（公告）号：CN118247376A

主分类号：G06T11/00

分类号：G06T11/00;G06F16/29;G06N20/20;G06F18/2431;G06V10/764

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.06.25#公开

摘要：基于多时相遥感与地形数据的耕层白浆化土壤制图方法，涉及一种农田耕层白浆化土壤制图方法，涉及图像处理及计算机领域。本发明是为了解决现有土壤制图假设土壤在空间上的分布是离散的、精度不高的问题，方法如下：一、表层土壤样品采集与预处理；二、高精度数字模型的获取和地形数据预处理；三、遥感影像获取；四、模型输入量可分性分析；五、耕层白浆化土壤提取的模型建立与制图。本发明开发一种通过RF算法构建了一种新的地块尺度耕层白浆化遥感提取模型，并通过比较不同组合的耕层白浆化空间分布制图精度，分析影响精确制图的主要因素，为准确的大尺度耕层白浆化土壤制图研究提供了基础支持。

主权项：1.基于多时相遥感与地形数据的耕层白浆化土壤制图方法，其特征在于所述基于多时相遥感与地形数据的耕层白浆化土壤制图方法如下：步骤一、采用Shapefile格式在Arcgis10.6中绘出研究区域的矢量边界，将其上传至GoogleEarthEngine平台的个人数据库；步骤二、进行野外采样，根据土壤实测样点判断耕地是否白浆化，利用Arcgis10.6将样点转为矢量点，在属性表中添加字段标记样点是否存在耕层白浆化，分成耕层白浆化样点和耕层非白浆化样点两个矢量后上传至GoogleEarthEngine平台的个人数据库；步骤三、获取研究区范围数字高程模型，并重采样为2m空间分辨率，利用数字高程模型通过SAGGIS软件和ARCGIS10.6软件，获取高程、谷深、地形湿度指数、坡度、相对坡度位置、平面曲率、渠网距离、渠道网络基础级别的地形指数；通过GoogleEarthEngine平台判断研究区内Sentinel-2遥感影像是否有云，记录可用时间范围，通过excel计算不同指数的可分性数值，可分性数值越大，该指数对于土壤分类的可分性越强，筛选可分性最强的地形指数，并将筛选后的可分性最强的地形指数上传至GoogleEarthEngine平台的个人数据库；并用可分性计算方法对各可用时间范围内的遥感影像各波段进行可分性计算，确定最佳输入量； 式中：S为耕层白浆化土壤和耕层非白浆化土壤的波段可分性；Vb为种间变异系数；Vi为种内变异系数；STmn为耕层白浆化土壤m和耕层非白浆化土壤n之间的标准差；Mmn为耕层白浆化土壤m和耕层非白浆化土壤n之间的平均值；STm为耕层白浆化土壤m内部标准差；Mm为耕层白浆化土壤m内部的平均值；STn为耕层非白浆化土壤n的标准差；Mn为耕层非白浆化土壤n内部的平均值；步骤四、应用NDWI来判断研究区内不同时期遥感影像土壤含水率，选取多时相裸土期且含水率低的遥感影像作为遥感数据源，并记录时间范围；NDWI＝Green-NIRGreen+NIR4式中Green为绿光波段的地表反射率，NIR为近红外波段的地表反射率，水分信息在绿光波段的反射率较高，在近红外波段的反射率较低，通过对这两个波段的归一化运算进而突出水分含量信息，也可以用于土壤含水率监测，NDWI数值越大代表土壤含水率越高；步骤五、将步骤四的遥感数据源、步骤三得到的最佳输入量导入GoogleEarthEngine平台，在GoogleEarthEngine平台添加矢量范围、耕层白浆化样点、耕层非白浆化样点3个矢量图层，和可分性最强的地形指数的栅格图层，通过随机森林算法建立提取模型；步骤六、合并耕层白浆化样点和耕层非白浆化样点为新的点集合；步骤七、获取Sentinel-2数据对数据进行筛选，选择指定区域和日期范围内的图像，使用中值合成方法获取筛选后图像集合，形成中值组合图像；步骤八、为全部样本点添加一个随机列，随后基于随机列选择70％的样本作为训练样本，剩余30％作为验证样本，并生成训练样本特征集合和验证样本特征集合；步骤九、对步骤七的中值影像集合进行采样训练样本和验证样本，进而创建一个随机森林分类器，基于步骤八得到的训练样本特征集合对分类器进行训练，将训练好的分类器应用于中值组合图像，对图像进行分类，经过多次训练选择最佳决策树；步骤十、验证分类结果:基于验证样本对分类结果进行验证，，生成一个误差矩阵，使用总精度和Kappa系数作为验证指标，导出提取结果和验证精度到GoogleDrive中，在基于单期遥感影像的耕层白浆化土壤空间分布提取结果中，选取土壤含水率最低月份影像与可分性最强的地形参数作为数据源，此时总精度与Kappa系数最高，完成制图； 式中k为混淆矩阵中列的数量；Pii为混淆矩阵中第i行第i列的像元数，表示正确分类的个数；Pi+和P+i分别第i行和第i列总像元个数；N代表验证像元的总个数。

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